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基于包含度推理的光伏并网发电量预测研究

王少义  
【摘要】:受天文、气象、环境及自身组件特性的影响,光伏发电功率的变化具有周期性、间断性和不确定性。并网光伏发电系统发电量的准确、及时预测,可减小光电功率对电力系统安全、可靠运行的不良影响,为电网电能优化调度提供有力保障。 以北京建筑大学5.6kW并网光伏系统为研究平台,依据粗糙集理论建立决策表,选择室内温度、环境温度、太阳辐射照度作为条件属性,极板温度、光伏发电功率作为决策属性,根据基于信息熵的离散化方法完成决策表的离散化。 利用包含度理论建立不一致决策表修正算法和规则选择算法,并以此为基础提出了光伏并网发电量预测模型。该预测模型分为发电规则获取和发电功率预测两部分。在规则获取模块中,决策表处理采用不一致决策表修正算法和属性与属性值合一约简算法,归纳出极板温度规则库和发电功率规则库。发电功率预测模块则利用了规则选择算法完成预测样本与规则的拟合,得到离散预测值。应用三次样条插值算法将离散预测值还原为连续预测值。 在Visual C++6.0软件环境下,编写了基于包含度推理的光伏并网发电量预测模型程序,得到光伏发电量预测的计算结果。误差分析表明,均方根误差在5%左右,日预报合格率为100%,证明该预测模型具有较高的预测精度。 研究结果表明,以太阳辐射照度和极板温度作为预测条件,建立基于包含度推理的短期光伏发电预测模型的预测结果与实际光伏发电系统的运行结果具有较高的相似度,预测模型具有一定的准确性和实用性。


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