基于相似日理论和BP神经网络的光伏发电功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时长和气温等多种气象因素的影响,具有随机性和波动性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,寻求光伏发电系统输出功率与各种相关因素之间的内在联系,对光伏发电系统未来的输出功率进行科学的预测。由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,提出选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计基于相似日原理的BP神经网络光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行验证。结果表明,模型有较好的预测准确度,具有一定的实用性及可行性。     

风-光-水多能互补发电系统功率云耦合模型分析

以风力发电、光伏发电和水力发电等多能互补发电系统输入变量和输出功率为数据源,统计分析风、光、水发电系统不同变量区间的输出功率,提出改进的熵和超熵计算方法,建立风、光、水不同发电系统输出功率云模型,以表征各发电系统输出功率的波动性和离散程度。设计多能互补发电系统耦合度,建立基于耦合度的风–光–水互补发电系统功率云耦合模型,同时,根据风–光–水互补发电系统功率云耦合模型提出功率云相似度指标,评价风、光、水多能互补发电系统输出功率的相关性。最后,应用实例验证了所提方法的有效性和适用性。     

直流微电网周期波动对光伏系统输出功率的影响及其抑制

分析了单相交流逆变负载对直流母线电压的影响及波动电压的表达式。进一步分析了直流母线电压波动对直流微电网中光伏发电系统输出功率的影响并推导了光伏电池输出电压、电流及输出功率的表达式,进而揭示出了由于直流母线电压的波动影响造成光伏电池无法持续处于最大功率输出点,间接降低了光伏发电系统的发电效率。提出了基于直流母线电压波动前馈的光伏发电系统电流闭环控制策略,有效抑制了直流母线电压波动对光伏电池输出功率的影响。仿真和实验结果验证了理论分析结果与所提方法的正确性和可行性。     

光伏电站输出功率影响因素分析

光伏发电系统的发电量取决于太阳辐照强度和温度等因素,其输出功率的变化具有间歇性和不可控性,大规模的光伏并网应用将对大电网的稳定运行造成冲击。光储联合应用将有助于降低光伏电源的负面影响,为了协调配置光伏系统与储能系统,需要深入了解光伏发电系统的输出特性。首先分析了大规模光伏发电系统并网应用对电网带来的影响,进而介绍了光伏发电原理和影响光伏组件输出的因素;然后依托某100 kWp光伏电站的实际历史运行数据,基于统计学方法,从气象因素如日类型、太阳辐射强度和温度等影响光伏出力的角度,对光伏发电系统的输出特性作了定性、定量的分析,从而归纳了光伏输出特性,最后据此提出了光伏电站输出功率的评价指标。     

大容量太阳能光伏发电站交流输出功率计算方法研究

根据大容量光伏发电站系统构成及工作原理,推导研究光伏发电系统逆变器后交流输出功率的计算办法,将逆变器后最大交流输出功率归纳为光伏系统安装容量与综合修正系数的乘积,为合理选择光伏系统逆变器及交流升压系统设计容量提供依据.     

光伏发电系统可靠性建模及对配网可靠性的影响

研究了并网型光伏发电系统对配电网可靠性的影响。分析了光伏发电系统(PVS)的元件失效模式及其对PVS输出功率的影响,建立了元件故障阶数考虑至三阶时PVS的可靠性模型;将光照资源的不确定性和PVS的元件随机停运相组合,得出PVS输出功率的概率模型。基于配电网可靠性评估的故障扩散法推导出孤岛内负荷点的可靠性指标计算公式。通过算例探讨了光伏发电系统对配电网可靠性的影响,计算结果表明光伏发电系统接入配电网能有效改善配电网供电可靠性。     

天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用

光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战.本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型.通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估.结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度.     

基于模糊控制的风光储发电系统输出功率平滑控制

鉴于太阳日照和风能的间歇性和随机性使光伏发电和风力发电输出功率随日照强度的变化而波动,在分析了光伏发电特性、风力发电特性和飞轮储能特性的基础上,提出一种基于模糊控制的风光储混合发电系统输出功率平滑控制方案。以某典型日为算例,仿真观察和分析风光储混合发电系统的飞轮转速、输出功率及平滑因数,并与无飞轮储能系统、简单飞轮储能系统两种情况进行比较。仿真结果显示,基于模糊控制的风光储混合发电系统输出功率得到平滑控制,平滑因数约6×10-9,几乎可忽略不计。仿真结果表明所提控制方法能有效抑制风光储混合发电系统输出功率的波动。     

基于相似日理论的光伏发电系统输出功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时间、气温等多种气象因素的影响,具有一定的时变性和随机性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计了基于相似日选取和BP神经网络的光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行了验证,结果表明模型有较好的预测精度,具有一定的实用性及可行性。     

一种平抑光伏系统输出波动的储能容量优化方法

为了平抑含光伏系统的输出功率波动,提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的储能容量优化方法。该方法针对光伏发电特性和储能充放电时间响应特性,利用DFT对光电输出功率偏差进行频谱分析,在不同的时间范围内,采取不同的控制机制,调用相应不同类型的控制容量以补偿功率偏差。基于频谱分析结果,结合储能系统的经济性,确定储能系统最优容量。计算结果表明,所提方法能够以较小的储能容量将光伏发电预测均方根误差RMSE由2.2994%~10.0832%降低至0,大幅减小了光伏系统对电网的冲击和系统备用容量需求,提高了电网对光伏发电的接纳能力。     

基于多元自适应回归样条的光伏并网系统日输出功率预测

为了更加准确、灵活地预测光伏发电系统的输出功率,提出了基于多元自适应回归样条(MARS)的光伏系统输出功率预测方法。通过对该算法的原理进行分析,确定了模型分析流程,并介绍了数据来源。其次,以气温、日照时间等因素作为自变量,对MARS模型进行了分析研究,确定了光伏功率预测时的仿真模型。最后,将提出的预测方法与现有的预测方法进行了对比。通过训练数据以及测试数据对比分析各种方法的RMSE、MAD和MAPE,并根据历史数据预测光伏日输出功率。通过对比证实了MARS模型比其他模型更能准确预测光伏系统的输出功率。     

考虑系统调峰特性的风光消纳优化

由于风电和光伏发电受自然因素的影响较大,其出力具有随机性和波动性,将对系统的调峰能力造成严重影响。该文首先针对风电自身的出力特性,从系统调峰能力的角度对区域电网可以接纳的风电容量进行评估;然后根据风电和光伏发电在时间尺度上存在的互补性,建立以系统失负荷率最低和弃风、光率最小为目标的优化模型,利用改进惯性权重的粒子群算法对模型进行求解,得到最优的风电和光伏发电出力。最后,利用实际区域电网风电、光伏发电以及负荷的历史数据对该文所提方法的有效性进行验证,结果表明采用风光互补优化策略对风电和光伏发电的输出功率进行优化后,系统出力波动有所降低且消纳能力有明显提升。     

广域分布式光伏发电监测与出力估计研究

为准确评估光伏出力对电力系统的运行影响,掌握分布式发电的实时数据,为调度中心提供电网的实时运行状态,需开展广域分布式光伏发电监测与出力估计研究。首先,提出光伏全局出力估计的分布式光伏国-省-地一体化信息建模方法,实现广域分布式光伏发电的有线与无线全景监测;其次,开展不同场景下分布式光伏出力特性研究,通过掌握组件类型、安装方式、地理位置、光资源分布、地形条件等场景对分布式光伏出力的影响,对分布式光伏进行聚合分析,并提出全局出力估计方法;最后,研发广域分布式光伏发电聚合分析和全局出力估计系统,并在省调示范应用。     

含风电和光伏的可再生能源场景削减方法

以风电和光伏为代表的可再生能源渗透率不断增加,其出力不确定性导致的大规模时序场景给电力系统的优化分析带来很高的计算复杂度。以场景削减技术精准刻画区域风电、光伏出力特性是解决以上问题的有效方法之一。提出一种基于聚类与优化算法相结合的可再生能源场景削减方法。首先对数据进行清洗、降噪等预处理,其次利用肘部法则与轮廓系数判断风电、光伏类别个数并进行聚类。然后,利用粒子群与遗传算法分别提取风电、光伏典型出力曲线,并对两种算法结果进行对比,从而生成典型场景。算例分析以欧洲输电系统运营商Amprion提供的2015年1月1日至2019年12月31日风电、光伏出力数据为研究对象,利用所提方法求得的出力曲线可以有效反映该区域风电、光伏出力典型场景,为后续电力系统规划、运行优化等问题提供数据支撑。     

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制

为了提高光伏发电效率及系统稳定性,需要对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制。针对传统扰动观测法存在的系统振荡及误判问题,提出一种改进的电导增量法,通过计算系统当前时刻电导与电导变化率的差值,利用积分器进行调节,消除其差值,最终实现对系统最大功率点的稳定跟踪。为验证所提算法的有效性,将改进电导增量法与传统扰动观测法进行仿真对比,结果表明改进算法控制的光伏系统输出功率在满足跟踪速度的基础上,减小了系统母线电压变化的振荡幅度,使系统能够稳定准确地跟踪最大功率点,提高了光伏电池的利用率。     

光伏并网逆变前馈补偿控制技术研究

针对光伏并网逆变控制系统的电路结构,采用PI调节和前馈补偿的控制方法,实现了并网电流的正弦化和单位功率因数并网目标,介绍了调节器及滤波电路的参数设计方法,并采用自适应变步长电导增量法来解决光伏阵列输出的最大功率跟踪问题,最后对光伏并网逆变控制系统进行了仿真实验.实验证明了该控制策略的有效性,能较好地满足光伏阵列并网的基...     

基于Copula理论的风/光出力预测误差分析方法的研究

准确预测风/光出力能够提高电力系统经济调度的可靠性。本文提出了一种新型的风/光出力预测误差分析方法,在基于点预测数据基础上,针对风电出力和光伏出力点预测精度不高的问题,采用Copula函数分别计算风电出力和光伏出力的实际值和预测值的联合概率分布,采用聚类的方法分别按天气类型和季度分析历史数据,分别对风电出力和光伏出力预测误差进行建模以提高预测精度,同时在各环境下考虑风电场和光伏电站的相关特性,使预测更加准确。以某风/光电站实际出力数据、天气、时间等为样本进行了实例研究,通过与传统预测方法进行对比验证了模型的精确性。     

考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法

为解决配网中分布式光伏渗透率持续升高引起的网损增加、功率倒送、电压越限等问题,在对分布式光伏进行集群划分的基础上,提出了一种综合考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法。首先,以基于电气距离的模块度指标和有功平衡度指标作为综合划分指标,利用遗传算法对配网中的分布式光伏进行集群划分;然后,在集群划分结果的基础上,考虑储能的调节作用及网络安全稳定约束,以包含网损成本和弃光成本的配电系统经济成本最低为优化目标,提出了分布式光伏集群出力评估方法;最后,通过在扬州某地实际41节点系统上进行仿真分析,证明了所提评估方法的可行性和有效性,所提评估方法可以根据调度中心的需求提供分布式光伏集群出力评估数据。     

考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法

为解决配网中分布式光伏渗透率持续升高引起的网损增加、功率倒送、电压越限等问题,在对分布式光伏进行集群划分的基础上,提出了一种综合考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法。首先,以基于电气距离的模块度指标和有功平衡度指标作为综合划分指标,利用遗传算法对配网中的分布式光伏进行集群划分;然后,在集群划分结果的基础上,考虑储能的调节作用及网络安全稳定约束,以包含网损成本和弃光成本的配电系统经济成本最低为优化目标,提出了分布式光伏集群出力评估方法;最后,通过在扬州某地实际41节点系统上进行仿真分析,证明了所提评估方法的可行性和有效性,所提评估方法可以根据调度中心的需求提供分布式光伏集群出力评估数据。