光伏發(fā)電功率預(yù)報與負(fù)荷預(yù)報.pdf

1、隨著光伏發(fā)電系統(tǒng)的裝機(jī)容量的擴(kuò)大，其對電力系統(tǒng)的影響也越發(fā)明顯。光伏陣列的發(fā)電功率預(yù)報對于減輕光伏發(fā)電功率的不確定性對電網(wǎng)運(yùn)行的影響有重要作用。負(fù)荷預(yù)報是制定發(fā)電計劃和遠(yuǎn)景規(guī)劃的基礎(chǔ)，預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。因此，提高光伏發(fā)電功率預(yù)報和負(fù)荷預(yù)報的精確度一直是國內(nèi)外學(xué)者致力研究的方向之一。
　　選取相似日的目的是通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來數(shù)據(jù)。光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)及負(fù)荷數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)之間存在緊密的聯(lián)系。因此，本

2、文中將相似日理論應(yīng)用于光伏發(fā)電功率預(yù)報和負(fù)荷預(yù)報模型中。相似日選擇原理是根據(jù)建立的日特征向量，使用歐式距離判斷不同日之間的特征向量的差異。
　　近幾年來，人工智能大量應(yīng)用于光伏發(fā)電功率預(yù)報和負(fù)荷預(yù)報領(lǐng)域。目前應(yīng)用比較廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種靜態(tài)前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測動態(tài)系統(tǒng)時容易陷入局部極小值點(diǎn)。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加了一層承接層，可以看做一個具有局部記憶單元和局部反饋連接的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有動態(tài)特

3、性好、逼近速度快、精度高等特點(diǎn)。因此對于光伏發(fā)電功率預(yù)報和負(fù)荷預(yù)報領(lǐng)域Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　光伏系統(tǒng)發(fā)電功率的主要影響因素有季節(jié)、日類型、太陽能輻照強(qiáng)度和溫度等。另外，負(fù)荷水平受內(nèi)在規(guī)律和外部氣象因素的影響，具有周期性和隨機(jī)性。本文根據(jù)發(fā)電功率和負(fù)荷特性的影響因素分別建立日特征向量，從而得到相似日。根據(jù)得到的相似日數(shù)據(jù)結(jié)合氣象預(yù)報數(shù)據(jù)分別建立了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)報和負(fù)荷預(yù)報模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

4、明相比于傳統(tǒng)的預(yù)報模型，本模型有著一定的優(yōu)勢。
　　太陽能輻照強(qiáng)度是影響光伏發(fā)電功率的最直接因素，太陽能輻照強(qiáng)度曲線變化規(guī)律和光伏陣列輸出功率曲線變化規(guī)律幾乎一致。本文根據(jù)太陽能輻照強(qiáng)度預(yù)報值分別建立了基于線性外推法和基于太陽能電池I/V特性曲線的預(yù)報模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，準(zhǔn)確預(yù)報太陽能輻照強(qiáng)度對于提高光伏發(fā)電功率預(yù)報精度具有重要意義。
　　相比于光伏發(fā)電功率，負(fù)荷水平具有明顯的規(guī)律性，和歷史數(shù)據(jù)具有更緊密的關(guān)系。本文通過選取