基于GA-BP神经网络的光伏阵列MPPT研究

为了有效提高光伏发电系统的最大输出功率,在综合考虑传统算法优缺点的基础上,研究一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)方法。通过建立神经网络最大功率点预测模型,并将预测模型转化为可在Simulink中直接使用的模块,避免了使用传统的S函数控制方法。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证,仿真结果表明在光照强度和温度迅速变化时,该新型算法较传统电导增量法明显缩短了MPPT的跟踪时间,并且有效抑制了系统在最大功率点附近的波动。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划,减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,基于神经网络用相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;以预测日天气预报信息作为神经网络的输入获得预测日的功率预测值;基于由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明该方法建立的预测模型具有较高精度,能够为调度运行人员提供决策辅助。     

基于径向神经网络的光伏发电功率预测方法研究

光伏发电输出功率具有明显的随机性和不确定性,大规模光伏并网会影响电网系统的安全、稳定运行。因此,对光伏发电功率输出进行短期的预测对光伏并网具有重要意义。以大数据分析Spearman秩相关系数为基础,分析得到光伏发电过程中各个影响因素与输出功率的秩相关度,并将相关度最高的影响因素作为预测系统变量输入,建立基于RBF神经网络的预测模型,对光伏发电的功率进行预测研究,通过变量和输出量的历史数据对RBF进行训练与预测。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划和减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。首先利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,再基于神经网络将相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;然后以预测日天气预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值;最后基于数学量化的由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,进而为调度运行人员提供决策辅助     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。     

基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测

光伏电站输出功率受多种外界环境因素影响显著,存在非线性、波动大等缺点。针对这一问题,提出改进的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的方法。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)为DBN神经网络选取最优的初始权值;其次利用灰色关联度法选择与预测日气象特征相似度高的日期,将这些日期的天气数据和历史发电功率作为训练样本训练DBN神经网络,建立短期光伏预测模型;最后通过仿真算例分析验证了该方法对传统DBN模型预测准确度的提升,且具有一定的可行性。     

基于遗传算法小波神经网络的光伏微网发电预测

准确预测光伏微网在未来某确定的时段内的发电功率,对电力系统稳定和经济运行有着重要意义。文中通过对比发电功率和气象等历史数据,分析了在光伏发电中天气、太阳辐射及温度等因素对发电功率预测的影响,同时综合遗传算法全局快速寻优特性与小波分析的时频局部特性,建立基于遗传算法的小波神经网络光伏微网发电预测模型。结果表明,基于遗传算法的小波神经网络模型的学习能力和泛化能力更强,同时把气象预测数据作为网络的输入有利于提高模型的预测精度。     

基于BP神经网络的光伏发电功率预测研究

随着光伏并网容量的增加,光伏发电功率的波动对电网调度运行的影响不容忽视,电网对光伏发电功率预测精度提出了更高要求。在分析了光伏发电功率波动影响因素的基础上,基于BP神经网络建立光伏发电功率预测模型。通过大唐吐鲁番光伏发电实测数据验证该方法,预测结果 RMSE为3.544,表明该方法可以准确预测光伏发电功率。     

基于功率预测的光储发电系统控制策略优化

高效的光储发电系统控制策略不仅可以提高系统的效率,还能平抑太阳能发电输出功率的波动、改善光伏发电的电能质量.提出了一种基于功率预测的光储发电系统优化控制策略.对光伏功率预测算法进行优化,将基于跟随行为的人工鱼群算法与BP神经网结合,利用基于跟随行为的人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值.利用优化后的光伏功率预测方法预测下一时段光伏的输出功率曲线并判断波动大小,将判断结果作为影响策略运行的主要因素之一,并根据不同的情况设计相应的工作模式.通过Matlab建模仿真,证明了优化后的控制策略能够更加有效地平抑光伏的输出波动.     

基于模糊识别的光伏发电短期预测系统

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。     

基于分布式光伏发电量预测分析的运行优化策略研究

针对目前分布式光伏发电系统发电量的影响因素较多,不易预测,与其他发电系统之间运行优化策略不完善等问题.文章参考国内外光伏行业大数据应用的典型经验,基于光伏发电数据和用户的负荷需求数据,提出了一种基于RBF神经网络的光伏发电量预测和负荷预测模型,通过对数据的归一化处理和对天气因素的量化和相似度处理,对未来一段时间内的光伏用电量和负荷进行预测;采用青岛市某光伏电站的实际数据进行学习和预测,取得较好效果,从而验证了模型的可行性.此外通过对负荷的预测和对发电量的预测数据,以经济性能最优为目标制定了运行优化策略,实现了光伏发电的有效利用,使发电侧和负荷侧功率平衡,大大降低了网损和线损,提升了分布式光伏用电可靠性和经济性.     

考虑爬坡功率有限平抑的高渗透率光伏电网储能配置策略

随着光伏发电渗透率的提高,电网需有较大调频备用容量应对光伏功率的随机大幅波动。储能系统(ESS)的快速充放电能力能够对光伏发电出力的大幅波动进行快速平抑,以减小电网调频所需备用容量。但目前储能成本相对较高,无法完全依赖储能来应对光伏功率的大幅度爬坡。为此,文中首先提出了利用有限容量的储能实现光伏爬坡功率有限平抑的控制策略,对光伏出力大幅度波动进行有效平抑。然后,考虑电网调频容量需求与储能配置容量的相互制约关系,建立了ESS投入后调频成本计算的数学模型,并以等效收益最大为优化目标实现ESS能量容量和功率容量的优化配置。最后,利用遗传算法对优化模型进行求解,并通过某高渗透率光伏电网验证了该方法的有效性。     

基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法

由于光伏功率波动特征与天气类型紧密相关,且光伏功率短期预测存在功率波动过程预测精度低、气象因素与功率波动过程相关性弱的问题,文中提出了一种基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法。首先,基于气象因素与光伏功率波动特征的关联性,将天气过程划分为5种类型,并基于变分模态分解算法将光伏功率分解为类晴空过程和波动过程。然后,利用Granger因果关系算法筛选出与各天气类型下光伏功率波动过程密切相关的关键气象因子。最后,建立基于天气分型的短期光伏功率组合预测模型。模型充分考虑了深度学习算法的特异性,对光伏功率类晴空过程与各天气类型下的光伏功率波动过程进行分类预测。仿真结果表明,文中所提出的短期光伏功率预测方法能够显著提升短期光伏功率预测的精度。     

基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

以进一步提高光伏输出功率短期预测的准确性和可靠性为目标,针对传统Elman神经网络权值和阈值盲目随机的缺点以及光伏输出功率信号波动性和非平稳性的特点,提出一种基于变分模态分解（VMD）和灰狼优化算法（GWO）优化Elman神经网络的光伏输出功率短期预测模型。首先,使用K-means算法对原始数据按天气类型进行聚类;然后,使用VMD对每一类型天气光伏输出功率数据进行分解,分别将各分解子序列输入经GWO优化的Elman神经网络进行光伏输出功率预测;最后,将各预测结果进行叠加。实例证明：该模型的预测精度有所提升。     

基于模糊控制的MPPT在光伏并网发电系统中的应用

为了提高光伏并网发电系统的输出效率,减小系统正常工作时的电压波动,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪方法.在分析了光伏电池的特性和几种光伏并网发电系统的最大功率点跟踪算法后,针对扰动观测法的不足,将模糊控制应用到最大功率点跟踪控制算法中,提出基于扰动观测法的模糊控制策略.在Matlab/Simulink中进行了系统...     

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。     

大规模风光互补发电系统建模与运行特性研究

建立了大规模并网风光互补发电系统动态分析模型,提出了基于功率变化率改进扰动观察最大功率跟踪算法。风电及光伏系统均采用有功、无功解耦双环电流控制策略。应用静止同步补偿器分析模型的暂态故障电压。含风电、光伏及风光互补运行的电力系统仿真计算验证了该模型的有效性及其功率波动特性和母线电压的暂态影响。仿真结果表明,该风光互补发电系统模型有效降低了输出功率波动,实现了风光系统低电压穿越,确保故障情况下风光系统不脱网运行以及电网安全稳定运行。     

光/储混合系统中的储能控制技术研究

在含有高渗透率光伏发电的配电网中,安装储能系统可以减小光伏功率波动对电网的冲击。为了实现储能对光伏发电功率的平滑作用,提出一种基于低通滤波与短时功率预测技术的储能控制方法,大幅度消除了传统低通滤波方法造成的延时,同时可降低光伏功率预测误差对控制效果的影响,提高了平滑效果,节省了储能安装容量。仿真结果显示该策略能有效降低光伏发电功率的波动性,降低电池过充或过放现象的发生概率。