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北京地区光伏系统发电功率预测的研究

张勃  
【摘要】:光伏发电是目前最具商业化开发前景的新能源产业之一。受气象因素的影响,光伏系统的出力具有随机性、间歇性和不可控性,并网后会对公共电网造成冲击,增加负荷预测和电网调度的难度,影响电网的投资规划及优化设计。因此,开展光伏发电出力预测,对减轻并网带来的不良影响,实现友好并网、经济调度,提高公共电网接纳光伏系统能力具有重要意义。 首先,本文以并网光伏系统为实验平台,仿真光伏电池的外部特性,分析光照强度和温度对光伏电池输出功率的影响;统计过去25个月里该平台的发电量数据和所在地的气象观测数据,详细研究气象因素对光伏系统出力的影响;引入相似日理论,提出一种确定光伏系统出力相似日的方法,即评价预测日和历史日气象条件相似度的计算模型。 其次,本文建立基于BP神经网络和RBF神经网络的光伏系统中短期(30min)发电预测模型,预测三种典型日类型情况下光伏阵列在24h内的出力,统计与实际发电量的误差。实验结果验证了引入相似日理论的有效性,同时表明RBF神经网络的性能优于BP神经网络,预测结果的精度符合《光伏发电站功率预测技术要求》的规定。 最后,本文根据微电网的实际运行情况,提出并网、离网两种状态下不同时段的能量管理策略,利用预测结果对微电网能量流动方向进行干预,制定蓄电池充电等调度决策,验证光伏发电预测技术在微电网运行中的实用性。


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