分布式光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著世界能源需求量的持續(xù)增長(zhǎng)，全球范圍內(nèi)的能源危機(jī)日益險(xiǎn)峻，加之傳統(tǒng)能源對(duì)環(huán)境造成的污染不斷突顯，可再生能源得到了大力發(fā)展。光伏發(fā)電作為一種綠色可再生能源，憑借永久性、清潔性和靈活性受到廣泛關(guān)注。但是，由于分布式光伏發(fā)電具有波動(dòng)性和間歇性的特點(diǎn)，發(fā)電功率的變化將會(huì)導(dǎo)致接入點(diǎn)電網(wǎng)電壓的波動(dòng)，同時(shí)加大配電網(wǎng)運(yùn)行控制的難度。因此對(duì)分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的不確定性進(jìn)行研究具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文圍繞該主題，展開如下研究:
　　(

2、1)基于正交級(jí)數(shù)的光伏輸出功率概率研究
　　針對(duì)現(xiàn)有光伏輸出功率概率建模中參數(shù)法需要事先假設(shè)參數(shù)分布且不能綜合考慮各種隨機(jī)影響因素、核密度估計(jì)法帶寬值求取方法不統(tǒng)一的缺點(diǎn)，本文提出基于正交級(jí)數(shù)理論直接建立光伏輸出功率的概率模型，并利用實(shí)測(cè)光伏功率的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，結(jié)合擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和誤差分析，驗(yàn)證所提模型的準(zhǔn)確性和有效性。
　　(2)基于層次聚類與PSO的雙輸出極限學(xué)習(xí)機(jī)光伏功率區(qū)間預(yù)測(cè)
　　傳統(tǒng)的光伏輸出功率預(yù)測(cè)采用

3、間接性的點(diǎn)值預(yù)測(cè)，模型基于輻照度與光伏輸出功率間的函數(shù)關(guān)系，忽略了影響光伏輸出功率因素的多樣性，且確定性的點(diǎn)值預(yù)測(cè)誤差范圍大、穩(wěn)定性低。針對(duì)該問題，本文提出基于場(chǎng)景分類和極限學(xué)習(xí)機(jī)的區(qū)間預(yù)測(cè)模型，根據(jù)實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)和歷史光伏功率直接給出預(yù)測(cè)區(qū)間，再利用粒子群算法優(yōu)化模型輸出權(quán)重，得到兼顧可靠性和清晰度的區(qū)間結(jié)果。
　　(3)基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的快速極限學(xué)習(xí)機(jī)光伏功率區(qū)間預(yù)測(cè)
　　針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化過程耗時(shí)長(zhǎng)的問題，本文提出基于增強(qiáng)學(xué)

4、習(xí)理論建立快速光伏輸出功率區(qū)間預(yù)測(cè)模型。將ELM模型作為基學(xué)習(xí)器，采用Adaboost算法根據(jù)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果，在學(xué)習(xí)的過程中重點(diǎn)關(guān)注預(yù)測(cè)誤差大的樣本和學(xué)習(xí)性能好的基學(xué)習(xí)器，逐一更新樣本的權(quán)值和基學(xué)習(xí)器的權(quán)重，組合得到最終的區(qū)間預(yù)測(cè)結(jié)果。通過實(shí)例驗(yàn)證了所提模型對(duì)區(qū)間預(yù)測(cè)技術(shù)計(jì)算速度的提高作用。
　　(4)基于在線序貫學(xué)習(xí)機(jī)的光伏功率區(qū)間預(yù)測(cè)
　　考慮到新建分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)數(shù)據(jù)量少，采樣信息無(wú)法一次性獲得且存在信息冗余的情況