光伏發(fā)電系統(tǒng)短期功率預測方法的研究.pdf

1、隨著光伏發(fā)電對電力結構影響的不斷增加，光伏發(fā)電預測誤差的大小將直接影響光伏并網(wǎng)后電網(wǎng)運行的運營策略和經(jīng)濟性。短期光伏發(fā)電預測精度的提高對光伏發(fā)電系統(tǒng)并入現(xiàn)有電網(wǎng)以及太陽能的利用開發(fā)起關鍵作用。
　　本文從新能源應用的角度出發(fā)，對國內外光伏系統(tǒng)短期發(fā)電功率的預測方法進行了探討和研究。光伏系統(tǒng)短期發(fā)電功率預測方法可分為兩大類：基于太陽輻射和光伏系統(tǒng)物理模型的短期發(fā)電功率預測方法和基于大數(shù)據(jù)（氣象、太陽輻射、輸出功率歷史數(shù)據(jù)）驅動的短期

2、發(fā)電功率預測方法。對太陽輻射預測方法、基于太陽輻射和光伏系統(tǒng)物理模型和基于大數(shù)據(jù)驅動的短期發(fā)電功率預測方法進行了研究與分析，并且分類總結這些方法的發(fā)展趨勢、優(yōu)缺點、適用范圍、預測精度等。
　　選用實例預測分析灰色理論預測法以及雙隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測法的預測結果?；疑碚擃A測模型無需大量的數(shù)據(jù)輸入，但是它的局限性在于預測準確度不穩(wěn)定且隨預測日前幾日天氣類型的相似性起伏大，而 BP神經(jīng)網(wǎng)絡以其自身的特點，在非線性系統(tǒng)的預測中發(fā)揮作用

3、，得到比較理想的預測結果。
　　然后根據(jù)光伏系統(tǒng)輸出功率易受到氣象狀況、地理環(huán)境等多種因素的影響而產(chǎn)生高度的隨機性與大幅值的波動的情況，在光伏發(fā)電站數(shù)據(jù)實例的基礎上，分析了影響光伏系統(tǒng)發(fā)電功率的因素，著重分析了環(huán)境因素—光照幅值，季節(jié)，天氣，溫度等影響因子，并將上述環(huán)境因素對光伏出力的影響作用結合數(shù)據(jù)進行了驗證。
　　結合光伏電站數(shù)據(jù)實例，對光伏發(fā)電功率的預測進行了建模仿真，并對預測結果精度進行了對比分析。通過虛擬化對季節(jié)，

4、天氣，材料等非量化因素處理成量化因素，以歷史數(shù)據(jù)作為驅動，結合多元線性回歸方法和 SPSS軟件提出了一種基于復雜環(huán)境因素的光伏發(fā)電系統(tǒng)短期發(fā)電功率混合預測模型來實現(xiàn)日總光伏系統(tǒng)發(fā)電功率的預測，此混合模型包括太陽輻射預測模型，光伏系統(tǒng)輸出功率預測模型和光伏系統(tǒng)發(fā)電效率預測模型。這種混合模型的特點在于僅憑唯一定量的數(shù)據(jù)（溫度）和其他非定量的變量一同納入模型就能對光伏系統(tǒng)發(fā)電功率進行預測。實驗結果表明，該混合預測模型可以達到較為可行的預測效果