分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測及優(yōu)化配置研究.pdf

1、隨著國際社會對能源、生態(tài)、氣候等問題的重視，大力發(fā)展可再生能源成為應(yīng)對這些問題的重要舉措。太陽能作為可再生能源中的一員，近年來發(fā)展迅速，分布式光伏作為光伏產(chǎn)業(yè)下一步大力發(fā)展的對象，具有運用方式靈活，節(jié)約電能損耗，能源利用率高等特點，是智能電網(wǎng)配電環(huán)節(jié)的重要組成部分。由于光伏輸出呈現(xiàn)間歇性、不穩(wěn)定的特點，隨著分布式光伏在配網(wǎng)中滲透率的增加，配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與運行方式將會發(fā)生變化，為了減少對配網(wǎng)的影響，需要對分布式光伏進行短期功率預(yù)測，而且還要

2、對分布式光伏在配網(wǎng)中的位置以及容量進行優(yōu)化。
　　因此，本文搭建了分布式光伏短期功率預(yù)測模型，對收集到的樣本進行預(yù)測并對結(jié)果作誤差分析；在分布式光伏優(yōu)化配置方面，建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，運用改進多目標(biāo)微分進化算法，對標(biāo)準(zhǔn)配網(wǎng)中的分布式光伏進行優(yōu)化配置，主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）研究了光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成與分類，通過對理論模型與實際數(shù)據(jù)的仿真，從影響光伏功率輸出的角度，研究了光伏發(fā)電功率特性，并確定出光伏預(yù)測模型的輸入。從配電

3、網(wǎng)系統(tǒng)潮流、供電可靠性、電能質(zhì)量等方面分析了分布式光伏并網(wǎng)對配電網(wǎng)所造成的影響，并從中選取多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)化目標(biāo)與約束條件。
　?。?）研究了小波變換的基本原理，對采集到的光伏功率序列作小波變換預(yù)處理，得到功率的各層序分量，分別建立預(yù)測模型進行預(yù)測。分析了ESN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與結(jié)構(gòu)，明確了ESN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法。針對收集到的光伏數(shù)據(jù)確定出預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)，輸入以及輸出參數(shù)，搭建了WT+ESN光伏功率預(yù)測模型。
　?。?）在ma

4、tlab平臺上，選取晴天樣本與陰天樣本，分別運用ESN，BP，WT+ESN以及WT+BP四種預(yù)測模型對分布式光伏的出力進行預(yù)測，并運用三種誤差指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果進行評估。仿真結(jié)果表明，WT+ESN相較于其它三種模型，預(yù)測曲線更平穩(wěn)，變化趨勢更貼近實際曲線，三種誤差評價指標(biāo)均是最優(yōu)的，驗證了WT+ESN預(yù)測模型的有效性與優(yōu)越性。
　　（4）建立了包含分布式光伏成本與運維費用，配電網(wǎng)有功網(wǎng)損，電壓穩(wěn)定指標(biāo)VSI以及各種約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化

5、模型。介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述。研究了微分進化算法的原理與算法流程，鑒于傳統(tǒng)微分進化算法過度依賴經(jīng)驗控制參數(shù)，將自適應(yīng)策略融入到算法中，并結(jié)合Pareto占優(yōu)概念提出了改進多目標(biāo)微分進化算法—MOSADE。
　　（5）針對IEEE-33節(jié)點的標(biāo)準(zhǔn)配網(wǎng)，在matlab平臺上進行分布式光伏優(yōu)化配置研究。仿真結(jié)果表明，在網(wǎng)損最優(yōu)方面，SADE與DE及LDWPSO算法相比，在算法前期保持了種群多樣性，在算法后期提升了收斂速度；在全局