并网光伏电站发电功率预测方法研究

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1、并网光伏电站发电功率预测方法研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：石磊指导教师：段其昌教授专业：控制科学与工程学科门类：工学重庆大学自动化学院二O一六年四月PowerForecastingapproachofGird-connectedPVplantAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByLeiShiSupervisedbyP

2、rof.Qi-changDuanSpecialty：ControlTheoryandControlEngineeringCollegeofAutomationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要传统化石能源正逐渐走向枯竭，核能发电也存在铀废料不易处理、投资成本大、难以应对突发自然灾难等缺点。光伏发电具有污染小、能源利用率高及规模灵活等优点得到大量的应用。光伏电站发电效率受到天气因素影响极大，由于天气的不确定性，光伏电站

3、的输出功率存在波动性大，间歇性强等缺点,大规模光伏发电接入电网给电网调度管理带来巨大挑战。对光伏电站的发电量进行短期预测可为电网调度提供数据支撑，降低光伏发电的随机性对电网的冲击，同时也可提高光伏的发电容量利用率，提高经济效益。本文在深入分析现有并网光伏电站发电功率预测方法的优势与不足之后，针对有历史数据和无历史数据两种情况分别提出了基于相似时段和Elman神经网络的并网光伏电站超短期预测模型和基于地外辐照度计算和天气状态识别模型的光伏电站超短期预测模型。并网光伏电站输出功率的不稳定主要源于天气状态的变化。

4、按照中国国家气象局制订的天气类型国家标准，天气状态共有33种不同的类型。影响光伏电站出力特性的主要因素是云量，云量越高光伏电站的出力情况越差。本文根据云量多少将33种天气类型划分为3种广义天气类型。建立天气状态识别模型后可以将历史数据按照天气类型做分类处理，并可根据短期天气预报快速识别预测日特定时段的天气类型。天气状况、日期类型都比较相似的两日被称为相似日。使用相似日进行预测最大的问题在于当预测日的天气类型发生变化时，相似日模型无法识别天气类型的变化。针对相似日模型的缺点，本文提出了相似时段模型，将预测日和

5、历史日的数据均分为多段，建立相似时段数据库，结合短期天气预报，对预测日的时间段动态匹配出最佳的相似时段。相似时段模型可动态匹配预测日每一个时间段的相似时段，可以动态识别天气类型的变化使得预测模型可以匹配到更好的历史数据。本文提出了基于相似时段和Elman神经网络的光伏电站输出功率超短期预测方法。根据实时天气预报，动态预测一天中不同时间段的气象情况，根据不同时间段的气象预测情况匹配数据库中的历史数据。利用K折交叉验证对Elman神经网络模型进行结构优化与参数整定，得到误差最小模型。使用开放数据库提供的数据进行

6、仿真验证并与传统相似日模型进行对比，结果表明该方法在一般天气条件下提高了预测精准性，在复杂天气条件下可实时根据天气状态变化调整预测策略并大幅提高了预测精度。对于新建光伏电站以及缺乏历史数据记录的光伏电站，无法获取历史数据是I重庆大学硕士学位论文中文摘要一大难题，在没有光伏电站历史数据的情况下，本文提出了一种基于地外辐照度计算和天气状态识别模型的光伏电站超短期预测模型。根据天体运行规律及相关参数，可得到指定地理位置，指定日期的指定时刻的地外辐照度的理论值G。结合天气预报预测云层对太阳光的反射折射作用、考虑不同

7、太阳能电池板转化效率不同的因素后可得到该点的太阳能组件的输出功率。使用开放数据库提供的数据进行仿真验证并与传统相似日模型进行对比，结果表明，在单一天气条件下，预测结果准确率低于有历史数据的传统方法；复杂天气下，预测结果准确率高于有历史数据的传统方法。关键词：光伏发电预测，相似时段，Elman神经网络II重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTThetraditionalfossilenergyisgoingtobeexhausted,thenuclearenergyalsohasthedefectsth

8、aturaniumwastematerialisdifficulttodealwith,largeinvestmentanddifficulttodealwiththedisasters.Solarenergyhasmanyadvantageslikelowpollution,endlessenergyinputandflexiblescale,thesemakealargeamountofconstructio