基于實測數(shù)據(jù)的大規(guī)模光伏出力特性及其短期預(yù)測方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩57頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、光伏電站群集中并網(wǎng)發(fā)電是太陽能大規(guī)模開發(fā)利用的重要途徑,隨著光伏電站裝機容量的不斷增加,高滲透率光伏功率的波動將會對電網(wǎng)造成一系列消極的影響。對光伏電站以及光伏電站群出力波動特性的全面分析以及光伏功率的準確預(yù)測是研究光伏并網(wǎng)相關(guān)問題的基礎(chǔ)。
  本文基于青海省大型光伏發(fā)電基地的實測數(shù)據(jù),首先對光伏電站功率特性及其匯聚后電站群功率特性進行了分析。研究了單一光伏電站的日出力特性以及天氣與季節(jié)變化對輸出功率的影響。構(gòu)建波動特性指標,分析

2、了不同時間尺度以及不同裝機容量下光伏功率波動特性。從光伏電站間功率相關(guān)性的角度,揭示了光伏電站群的匯聚效應(yīng),提出匯聚系數(shù)概念衡量光伏電站群的匯聚效應(yīng)。指出匯聚效應(yīng)的應(yīng)用方向并提出計及匯聚效應(yīng)的光伏電站群輸出功率預(yù)測思路。
  介紹灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到光伏預(yù)測的預(yù)測原理,并對其運用到光伏預(yù)測時的適用性進行分析,根據(jù)分析結(jié)果對原始功率序列進行平滑處理以改進灰色模型,針對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷采用粒子群算法對其進行優(yōu)化,構(gòu)建改進灰色神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)組合模型實現(xiàn)對單一光伏電站提前一天的短期功率預(yù)測。算例結(jié)果表明,改進后模型的預(yù)測精度較改進前的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有明顯提高,并且滿足國家能源局設(shè)置的預(yù)測誤差標準。
  基于光伏電站群的相關(guān)性分析,提出一種計及匯聚效應(yīng)的區(qū)域光伏電站群短期功率預(yù)測方法。該方法根據(jù)相關(guān)性計算結(jié)果選出基準光伏電站并對其進行預(yù)測,對預(yù)測值進行線性放大得出光伏電站群預(yù)測的估計值,最后根據(jù)各光伏電站間的相關(guān)系數(shù)對估計值進行修正,實現(xiàn)對光伏電站群的短期功率預(yù)測

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論