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时间:2020-03-04
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1、分类号:TP183、TM615单位代码;10361安叛化义乂學,?",??!ANHUIUNIVERSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY?赛::!??:;;;;.I<二調^!健爲紫京巧户巧'■";補论文题目;基于神经网络的分布式光伏电站短期功率Ml.作者姓名:张鹏华专业名称;控制科学与工程导师姓名;郑晓亮副教授完成时间;2017年6月1曰1:;TP183、TM65论文编号中图分类号6070:;480.密级公开学科分类号
2、安徽理王大学硕壬学位论文基于神经网络的分布式光伏电站短期功率预测作者姓名:张鹏华专业名称:巧制科学与工提:智能控制研巧方向导师姓名:郑晓亮副敎授导师单位:安徽巧工大学答辩委员会主席:孙洪涛论文答辩日期:2017年6月1円安徽理工大学研究生处2017年6月13日IADis化rtatio打inControlScienceandEngineeringShort化rmowerforecastinofdistributedhotovoltaicpgpowe
3、rlantbasedonNeuralNetworkppCandidate:ZhangenuaPghSupervisor:ZhengXiaoliangCollegeofElectricalandInformationEngineeringAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168ShimenRoadHuainan232001P.R.CHINA,gg,,,独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及L取得的
4、研究成果。据我所知,除了文中特别加乂标注和致谢的地方W外,论文中不包含其他人己遂发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材將一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均臣在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名;日期;i年I月日諸雜p11宁]学位论文版权使用授权书太学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定,即:巧究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和趨盘,允许论
5、文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学^可1;(将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论义在解密后适用本授权书);学位论文作者签名;签字日期年藻瑚轉>1?导师签名签字曰期;年^月/5曰:hW又方摘要摘要随着世界经巧的裔速发展,我们需求的能源越来越多,在化石能源的逐渐短缺巧环境保护双重压力下,能重复利用的清洁能源在发电系统中占据的比例越来。越大太阳能其自身的很多优点受到社会的大力瞩目,光伏发电也成为种可重复巧用的
6、发电形式。由于,光伏巧率发电巧在着不确定性巧闻歇巧等缺点,给大范围的光伏发电并网运行帯来了很高的难度,使其影响发电系统的安全、可靠、经济的运行。因此,精确预测光伏发电功率有其董要的现实意义和指导意义。本文是将光伏发电的短期预测功率作为研究对象的,通巧分析影响光伏发电短期功率的因素,建立准确的预测模型,巧究了光伏发电系统的短期功率预测。大部分的研究成果都是在一定的条件下完成的,本文昔先分析了光伏发电的国內一搂理论基拙外现状,其次介绍了神经网络的、组成结构、分类情况。在大量閱…些典型的预测方法和预测模型读国内外文献的基础上
7、,总结了。本文分析了人工神经网络预测模型优缺点,提出了基于改进型的BP神经网络分布式光伏发电短期功率的预测方法。在大量历史数据的基础上进行了神经网络模型的训练,模型的预测结果证明论文中提出的光伏发电短期预测功率的预测方法是正确的、可行的。本文的研巧为光伏发电系统的大量运巧提供了理论依据,可W提裔光伏并网发电系统的预测精度,帮巧电力部口制定详细的发电和调度计划,提高电力发电的运行稳定性。图[2。表拘参巧叫关键词:神经网络;预测方法;郎神经网络;预测步骤分类号:订P巧3、TM615)--IAbstrac
8、tAbstractttheltlmoreWi:h:raiddeveomenofwordeconomandmore
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