光伏发电短期预测进展综述,本文是光伏发电类在职毕业论文范文和光伏发电和综述和研究进展有关参考文献格式范文.
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【摘 要】 光伏发电短期预测包含有间接预测法和直接预测法两种不同方式,本文就光伏发电短期预测研究进展展开深入研究分析,结合本次研究,发表了一些自己的建议看法,希望可以对光伏发电短期预测起到一定的参考和帮助,提高短期预测有效性.
【关键词】 光伏发电 短期预测 研究进展
太阳能属于绿色环保可再生能源,被公认为最具竞争潜力的新能源之一,未来太阳能将成为人类主要能源形式.地表太阳能存在有间歇性特点,容易受到气象情况和光照辐射强度等因素影响,其输出功率表现为明显的间断性和随机性,必须要做好其发电功率的预测,才能更好的满足供电系统需要.光伏发电功率预测可以分为短期预测和中长期预测等不同类型,中长期预测一般几个月至一年,短期预测一般不超过48 小时.
随着光伏并网装机容量的增加,会很大程度上影响到电网稳定性,如果装机容量在电网中所占比例超过15%,还会导致电网系统瘫痪,做好对光伏发电短期预测十分必要,当前光伏发电短期预测包含有间接预测法和直接预测法两种不同形式,本文就此展开了研究分析.
一、间接预测法
1.1 光照幅度预测模型
光照幅度对光伏发电功率输出有非常大影响,光照幅度的预测属于间接预测法一项主要内容.光照幅度预测效果受模型输入参数影响,结合地区实际情况,选择相对应的模型输入参数.地外辐照度能够反应季节和时间变化在光照幅度方面影响,在确定地理位置后,可通过物理公式计算方式明确.在实际预测中,可选择最小二乘法建立预测模型,这种计算方式过程简单,但是预测精度容易受到天气因素影响,在降水较少以及晴天为主区域有非常好应用效果.
光照幅度预测中人工神经网络有非常广泛应用,不同人工神经网络在光照幅度预测方面存在有明显差异.比如说反馈型神经网络、前馈型神经网络,其中反馈型神经网络的预测效果明显更好,随着预测时间的增长,两种预测方式的精度会明显下降.
1.2 发电功率预测模型
获取光照幅度预测值后,通过建立发电功率预测模型方式能够实现对光伏发电站功率的准确预测.当前发电功率预测模型包含有经验公式法和统计学习模型法两种不同形式.经验公式法在实际应用中主要是通过实验获取光伏电池组相关参数信息,同时与安装情况、气象条件等相结合,实现对发电功率的准确计算.有两种不同类型,其中简单物理模型主要是利用光伏电池原理,结合光照面积、幅度、温度、转换效率等与功率的函数关系建立分析模型,建模简单,预测精度不是很高；复杂物理模型以简单物理模型为基础,还考虑有遮挡、积灰等方面因素,通过实验方式获取相应系数,建模复杂,有非常多参数,预测精度高.经验公式法在实际应用中存在有一定的弊端,一方面无法充分考虑所有物理影响因素,公式本身存在缺陷,另一方面随着光伏电站参数的变化,预测精度会有一定程度下降.统计学习模型的建立需要结合光照温度、幅度等参数与发电功率之间关系.
二、直接预测法
直接预测法有经典预测法和混合模型预测法两种不同类型,其中经典预测法多选择灰色理论、贝叶斯理论、人工神经网络等,人工神经网络应用最为广泛,有着非常好的应用效果.预测误差的出现很大程度上受到天气类型变化因素影响,为了降低这方面误差,可通过相似日选择法、划分历史数据法等方式解决.混合模型预测法需要将不同方法结合在一起,根据历史数据中不可靠数据、输入参数选择等方式进行研究.历史数据中的不可靠数据会很大程度上增加预测误差,可选择可靠性系数方式判断和分析历史数据有效性.不同预测模型存在有各自的优势和不足,混合模型预测法可以根据不同预测模型的特点进行相应组合,扬长避短,在提高预测精度的同时有着非常好的容错性和适应性.混合模型预测法在实际应用中存在有建模复杂、容易出现误差叠加等不足.
直接预测法在实际应用中利用光伏电站历史数据自相关性,不需要预测光照幅度,不用建立复杂物理模型,成本低.在实际应用中,结合天气类型,选择混合预测模型等方式,预测精度有明显提高,可实现大范围预测.直接预测法在晴天预测精度高,多云和雨雪天气预测效果明显变差.
三、结束语
光伏发电短期预测具有十分重要价值和作用,包含间接预测法和直接预测法两种不同形式,间接预测法测量效果容易受到光照幅度模型预测精度因素影响,预测精度一般高于直接预测法.直接预测法在天气变化方面适应性不是很好,但是不需要预测光照幅度,建模简单,实际应用较为广泛.不管何种预测方法,都容易受到气象条件影响,因此,做好天气类型的划分是提高预测精度的关键.
结论，上文是关于经典光伏发电专业范文可作为光伏发电和综述和研究进展方面的大学硕士与本科毕业论文光伏发电论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
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