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光伏电站远程监控及发电预测系统的研究

光伏电站远程监控及发电预测系统的研究

作者：李文帅辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

随着科学技术的迅速发展和能源危机的不断加重,人们越来越重视寻找新能源。光伏由于有种种优点被人们普遍利用。随着光伏电站的大规模兴起,配套的监控设备也在逐步完善。人们已经不仅仅满足于现场观测各种实时数据,而是希望更科学智能... 详细信息

随着科学技术的迅速发展和能源危机的不断加重,人们越来越重视寻找新能源。光伏由于有种种优点被人们普遍利用。随着光伏电站的大规模兴起,配套的监控设备也在逐步完善。人们已经不仅仅满足于现场观测各种实时数据,而是希望更科学智能地管理电站。电站作为一种新能源,不同于传统的常规能源,由于其发电功率的间歇性波动,成为并网的一大瓶颈。如何在保证安全的情况下,最大限度的消除功率波动给电网带来的影响已经成为研究的热点。如何将功率预测与电站的监控管理有机的联系在一起是本文研究的重点。本文首先介绍了光伏电站监控系统的研究现状,论述了功率预测作为光伏电站监控有机组成的重要性。结合现场实际情况对系统总体框架和功能进行了详细设计。其次,考虑到光伏电站布线不方便,选用了无线通信模块WiFi和GPRS进行数据的传输,详细叙述了通信过程。通过协议TCP、UDP的比较,提出了一种通信协议,来解决通信过程中存在的数据丢包和实时性问题,再次,利用灰色关联法寻找历史数据中与待测日相似度较高日期,通过BP神经网络训练后,得出待预测日的发电功率。通过与传统的算法与物理算法比较,得出此算法的适用范围。最后,利用C++builder6.0构建了电站本地监控,完成了科学管理电站的要求。

关键词：光伏电站远程监控相似日 BP神经网络 DSP2812

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光伏发电系统发电能力预测研究

光伏发电系统发电能力预测研究

作者：李倩华北电力大学

学位级别：硕士

太阳能以其清洁、无污染、可再生等特点越来越受到关注，光伏发电已成为当今世界可再生能源领域的研究热点。然而，光伏功率具有不确定性和间歇性等特点，大规模光伏并网运行会增加电网调度的难度，影响电力系统的安全、稳定及经济运行... 详细信息

太阳能以其清洁、无污染、可再生等特点越来越受到关注，光伏发电已成为当今世界可再生能源领域的研究热点。然而，光伏功率具有不确定性和间歇性等特点，大规模光伏并网运行会增加电网调度的难度，影响电力系统的安全、稳定及经济运行。精确预测光伏功率是有效减缓大规模光伏并网对电网不利影响的前提，对电网调度计划、常规能源规划和光伏发电规划等具有重要的指导意义。本文以光伏发电功率为研究对象，通过分析光伏发电功率的影响因素，对光伏发电系统发电能力预测问题展开研究。首先，分析了季节类型、天气类型及辐照强度、环境温度、云量等气象因子对光伏功率的影响，确定了预测模型的输入变量，并提出利用相似日理论确定训练样本的方法;其次，分析了传统BP算法的优缺点，提出了基于动量项-陡度因子-自适应学习率的改进BP算法，并建立了相应的光伏功率预测模型;然后，针对改进BP算法和PSO算法的不足，将混沌搜索和自适应变异思想引入到粒子群算法中，以提高算法的全局收敛概率和速度，建立了基于混沌搜索的AMPSO-BPNN的光伏功率预测模型，并提出利用相似日功率修正模型预测结果的方法;最后，依托实际光伏电站和气象观测站对预测模型进行了实例验证，并通过分析光伏出力与负荷用电间的相关性，进一步明确了光伏电站调度运行的研究方向。在Microsoft Visual C++6.0环境下编制了光伏发电系统功率预测软件，对比分析了不同光伏功率预测模型的优化性能，预测结果表明所提模型及算法具有较高的预测精度和收敛速度，且基于相似日功率的修正方法具有一定的可行性。

关键词：光伏功率相似日混沌搜索自适应变异粒子群算法

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基于智能学习的可再生能源预测方法研究

基于智能学习的可再生能源预测方法研究

作者：卞忠伟南京邮电大学

学位级别：硕士

太阳能作为当今形势下一种重要的可再生能源之一,它所产生的电能即光伏出力在电力产业中有着重要的地位,光伏出力的准确预测更是大规模光伏发电并网消纳的重要保障。光伏出力的历史数据和关键环境影响因素的分析是光伏出力预测的重要依... 详细信息

太阳能作为当今形势下一种重要的可再生能源之一,它所产生的电能即光伏出力在电力产业中有着重要的地位,光伏出力的准确预测更是大规模光伏发电并网消纳的重要保障。光伏出力的历史数据和关键环境影响因素的分析是光伏出力预测的重要依据,本文的研究重点就是充分挖掘历史数据和环境因素与预测日的光伏发电出力的关系,以此来建立光伏发电出力预测模型。具体研究内容如下:首先,光伏发电与传统能源发电相比,其出力水平受多种环境因素的制约,在不同的时间不同的地区光伏出力具有很大的随机性,对光伏出力关键影响因素的分析是合理建立预测模型的重要前提。本文基于对光伏电站系统架构以及运行特性的分析,确定了影响光伏电站出力的关键影响因素,包括:天气类型,辐照强度和温度。其次,采用改进的K均值聚类算法对光伏电站历史数据进行聚类,主要包括以下三个方面:采用密度指标确定初始聚类中心;采用DB指标确定最佳聚类数目;选用欧氏距离法、相关系数法和熵权值组合法分别作为聚类函数后进行聚类效果比较。在对历史数据聚类完成后把与待预测日最相似的集作为最佳相似日。最后,基于多变量相空间重构的方法对光伏电站原始功率、辐照强度和温度时间序列进行分解和重构,充分挖掘数据的高频和低频信息;进一步,利用回归型支持向量机(SVR)模型对重构后的辐照强度和气温进行预测和跟踪,并将预测结果作为光伏出力预测模型的可靠输入,利用SVR模型实现对光伏出力的高度非线性跟踪并得到预测结果。基于本文提出预测方法对光伏出力波动性较弱(晴天、阴天)及较强(多云天、雨雪天)两类情况的光伏电站超短期出力进行预测。通过与直接使用SVR预测方法的对比,验证本文基于相空间重构和SVR相结合的光伏出力预测方法的有效性。

关键词：光伏出力预测聚类算法相似日相空间重构支持向量机

电力短期负荷预测的混合智能优化技术及其软件实现

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电力短期负荷预测的混合智能优化技术及其软件实现

作者：李林峰河海大学

学位级别：硕士

电力系统负荷预测是电力系统运行、控制和规划不可缺少的一部分，是电力市场技术支持系统的基础。短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测。随着我国电力市场的发展和电网自动化水平的提高，短期负荷预测的实用化研究将显得更为重要。... 详细信息

电力系统负荷预测是电力系统运行、控制和规划不可缺少的一部分，是电力市场技术支持系统的基础。短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测。随着我国电力市场的发展和电网自动化水平的提高，短期负荷预测的实用化研究将显得更为重要。本文研究如下内容： (1)根据华中电网某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，并利用统计学的方法，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了规范化处理，并引入不同日之间特征量的“相似度”的概念，选取相似日训练样本。 (2)对已有的三种典型短期负荷预测模型：基于相似日的线性外推模型、支持向量机模型、组合预测模型分别作了介绍。 (3)考虑到现阶段还没有一个模型能准确预测出任意天的待测负荷日，提出了一种基于混合智能优化技术的短期负荷预测方法，试图用它来自动寻找一个适合待预测负荷日的最佳模型。该方法不需要对相似日负荷经验修正，减少了对人的经验的依赖。实际预测误差统计表明该方法的预测精度满足要求，具有明显的优越性。 (4)开发了短期负荷预测软件。

关键词：短期负荷预测支持向量机相似日线性外推组合预测

基于概率潮流的配电网合解环综合调控策略研究

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基于概率潮流的配电网合解环综合调控策略研究

作者：万子恒湖南大学

学位级别：硕士

随着用户对用电可靠性与电能质量的要求日益提高,建设一个坚强可靠的配电网成为每一个供电公司的重要责任。中压配电网合环转供电操作能有效减少用电端停电时间,但是若进行不当合环操作,可能会导致合环电流越限,引发更严重的停电事故。... 详细信息

随着用户对用电可靠性与电能质量的要求日益提高,建设一个坚强可靠的配电网成为每一个供电公司的重要责任。中压配电网合环转供电操作能有效减少用电端停电时间,但是若进行不当合环操作,可能会导致合环电流越限,引发更严重的停电事故。为减小合环电流越限风险,提高配电网供电质量,本文围绕合解环综合调控策略展开了研究。首先,研究合环电流产生机制及调控基础理论。分析了合环电流主要影响因素,分类总结了四种馈线类合环操作模式,并以合环点两侧的电气距离为依据,对各类合环模式的风险作了简要评价;研究了三种合环稳态电流的计算方法,包括叠加法、支路电流法以及分布系数法,对三种方法的优缺点作了比较,并选择支路电流法作为后续调控策略中合环稳态电流的计算方法;阐述了合环冲击电流的产生机理,推导了合环冲击电流最大值与有效值计算公式;分析了变压器分接头和无功补偿电容器对合环电流的调控原理,给出了二者的调控流程。其次,针对合环调控时馈线节点负荷数据未知的问题,提出一种基于相似日原理的配电网概率潮流计算方法。该方法一方面基于皮尔相关系数选取各节点的馈线相似日,另一方面基于灰色关联度选取各节点的气象相似日,将两相似日结合筛选节点的历史负荷数据,并建立相应的负荷样本集。根据各节点负荷样本集求取负荷半不变量,将其带入线性化后的潮流公式进行计算,求得节点电压与支路电流半不变量,并将各阶半不变量值按Gram-Charlier级数展开,求得节点电压与支路电流的概率分布特性。最后,针对现有合环调控策略数学模型的不足,提出一种基于概率潮流的合解环综合调控策略。该策略以概率潮流计算为基础,建立了以合解环调控设备总动作次数、合环时合环电流越限概率、解环后配电网有功损耗以及电压偏差为优化目标,以合环馈线所在母线的变压器分接头和无功补偿电容器为调控手段的合解环综合调控数学模型。利用多目标粒子群算法对该模型求解,得到最优调控方案解集,调度人员可根据实际情况从解集选取一个解作为合解环调控方案。在三种场景下对同一合环调控算例进行仿真,结果表明了该调控策略的有效性。本文基于概率潮流的合解环综合调控策略已应用于“配电网合解环辅助决策系统”的研发。

关键词：中压配电网相似日概率潮流合环电流调控多目标优化

针对气象数据弱相关的光伏输出功率预测方法研究

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针对气象数据弱相关的光伏输出功率预测方法研究

作者：杜翠华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着化石燃料的日渐消耗,可再生能源的使用逐渐受到人们重视。太阳能取之不尽、清洁无污染,是最具有利用价值和开发潜力的新能源之一。目前,光伏产业在我国也得到了突飞猛进的发展。然而光伏发电量受气象因素影响强烈,出力呈现明显的随... 详细信息

随着化石燃料的日渐消耗,可再生能源的使用逐渐受到人们重视。太阳能取之不尽、清洁无污染,是最具有利用价值和开发潜力的新能源之一。目前,光伏产业在我国也得到了突飞猛进的发展。然而光伏发电量受气象因素影响强烈,出力呈现明显的随机性和波动性,对电力系统安全稳定运行带来冲击。因此光伏出力的准确预测十分重要。基于传统统计学的预测方法只有在样本数量足够多的情况下性能才有理论上的保证。但我国现在的气象量测设备还不够完善,无法提供全面丰富的气象信息,给分布式光伏出力预测带来不便。同时,在每个光伏电站安装气象量测装置会导致投资过大、运行复杂,多个光伏电站使用附近同一气象量测装置的信息时会使得试验数据不够准确,因此势必面临数据相关性减弱、样本噪声过大、数据不理想等问题,使得有效样本数减少,传统统计法适用性降低。本文分析了光伏出力的周期性、间歇性、波动性和随机性特性,通过分析光伏出力和当地历史气象数据之间的相关性,验证了光伏出力与气象因素的弱相关特性。研究了气象数据弱相关情况下的预测机制,以降低气象因素对光伏出力预测的影响。首先选择强相关因素作为灰色关联度选取的输入因素,构建了基于相似日选取的支持向量机光伏出力短期预测模型;然后提出了将光伏出力的波动序列分解成若干个不同特征尺度的分量,构建了基于经验模态分解的支持向量机光伏出力超短期预测模型;最后通过实例仿真,验证了所提预测方法的有效性和合理性。

关键词：光伏出力预测支持向量机相似日经验模态分解

基于数据挖掘与改进鲸鱼算法优化支持向量机的短期电力负荷预测

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基于数据挖掘与改进鲸鱼算法优化支持向量机的短期电力负荷预测

作者：洪卉南昌大学

学位级别：硕士

电力负荷预测是当前人们研究比较多的一个热门课题,精确的电力负荷预测能够保证电网系统的稳定运行,并且对保障电力系统本身的安全性也有着重大的意义。本文主要研究短期电力负荷的预测,包括预处理历史负荷数据、分析负荷的相关影响因... 详细信息

电力负荷预测是当前人们研究比较多的一个热门课题,精确的电力负荷预测能够保证电网系统的稳定运行,并且对保障电力系统本身的安全性也有着重大的意义。本文主要研究短期电力负荷的预测,包括预处理历史负荷数据、分析负荷的相关影响因素、选取合适的训练集和建立电力负荷预测模型。并采用多种数据挖掘技术来进行研究。首先,对于如何解决电力负荷数据预处理,这里采用改进的模糊C均值聚类算法。针对模糊C均值的聚类中心以及聚类数目的确定采用减法聚类算法进行,以此提取出日负荷特征曲线,然后根据正态分布理论来确定双向检测阈值,利用电力负荷曲线的相似性和平滑性,识别日负荷曲线的异常数据,最后对异常数据进行修正。其次,对负荷进行相关因素的分析和相似日的选取,主要分析负荷本身的周期特性,同时利用灰色关联分析方法来剖析天气因素和负荷之间的关联。选择影响负荷的主要相关因素构成负荷的特征向量,以此为依据选取相似日粗集,最后用模糊聚类灰色关联分析法选取相似日。最后,在前几章方法的条件上,采取改进的鲸鱼算法优化之后的支持向量机模型当做本文的短期电力负荷预测的模型。选取福建省莆田市的电力负荷数据进行短期负荷预测,然后把本文的预测模型与基于支持向量机的电力负荷预测模型作比较。通过算例结果得出以下两个结论:对本文模型与支持向量机模型的对比,得出本文的预测模型预测的精度更高;在将经过预处理之后的数据跟没有处理的数据分别运用本文的模型进行预测,得出经过本文的方法预处理后的数据预测得到的结果精度更好。

关键词：支持向量机数据挖掘技术改进鲸鱼算法相似日

考虑气象因素的负荷预测方法研究及其系统实现

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考虑气象因素的负荷预测方法研究及其系统实现

作者：张红旭湖南大学

学位级别：硕士

负荷预测是一个值得不断深入研究的课题。长期以来,国内外专家学者和电力系统负荷预测相关人员不断探索,形成了一系列的数学算法模型。由于负荷预测的数学理论核心是如何获得预测对象的历史变化规律以及预测对象与某些影响因素的相关关... 详细信息

负荷预测是一个值得不断深入研究的课题。长期以来,国内外专家学者和电力系统负荷预测相关人员不断探索,形成了一系列的数学算法模型。由于负荷预测的数学理论核心是如何获得预测对象的历史变化规律以及预测对象与某些影响因素的相关关系,因此需要结合实际情况,对当地的负荷规律及其影响因素进行全面统计与分析,精心设计有效的负荷预测系统平台。论文对影响负荷变化的气象因素和其他相关因素做了细致分析,并以湖南省的电力负荷为例,解析了气象因素对电力负荷影响的四个层次;分析了考虑气象因素选择相似日的经典方法及其存在的难点,在此基础上,提出一种基于信息熵决策树和粒子群算法的相似日选择新方法,首先利用决策树算法对历史日进行自动聚类,然后确定影响负荷变化的日特征向量构成,并应用粒子群算法训练日特征向量各维的最优贡献权重,最后依据加权欧氏距离从决策树的分类结果中评价最优相似日。在合理选择相似日的基础上,将改进灰色模型应用于超短期负荷预测;改进灰色模型纵向预测一条近似负荷序列,再利用最新的横向历史负荷信息,对纵向预测的近似负荷曲线修正。纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向趋势外推修正又体现最新态势变化。纵向与横向相结合的预测方法弥补了各自单独预测的不足。论文以省地一体化负荷预测与管理系统的实现为背景,对负荷预测系统的功能模块、体系流程、网络、数据库进行了设计说明,并介绍了该系统的应用开发框架。该系统以负荷预测和负荷管理为核心,包括多种功能,能够满足快速发展的电力市场对于电力负荷预测高精度的要求。

关键词：电力系统负荷预测相似日决策树粒子群灰色模型浏览器/服务器

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基于分形理论的短期电力市场预测法

商场现代化 2008年第29期 392-393页

作者：刘彦长沙电力职业技术学院

通过对分形理论的深入研究,针对传统相似日法的缺点,设计了一种新的短期电力市场预测法。这种预测法利用电力负荷本身具有的分形特型,以历史数据的分维值为主,其他传统因素为辅选取相似日,利用时间序列分维算法对备选相似日数据进行处理... 详细信息

通过对分形理论的深入研究,针对传统相似日法的缺点,设计了一种新的短期电力市场预测法。这种预测法利用电力负荷本身具有的分形特型,以历史数据的分维值为主,其他传统因素为辅选取相似日,利用时间序列分维算法对备选相似日数据进行处理,实现负荷预测。

关键词：分形相似日短期电力市场预测