实时电价环境下太阳能建筑夏季用电优化

夏季大规模空调负荷的接入加剧了电网负荷峰谷差,对电网经济性运行造成了严重影响。因此,寻求削减空调负荷的有效措施具有重要意义。本文研究了实时电价环境下计及太阳辐射不确定性的太阳能建筑用电优化问题,为了充分利用太阳能资源,该太阳能建筑配置了光伏/光热一体化系统,该系统光热部分收集的热能用于降低建筑空调系统对电量的需求,光电部分产生的电能被存储于蓄电池中,负责向晚间负荷供电。同时针对不确定性问题,本文引入了误差概率模型,采用蒙特卡洛模拟方法计算太阳能建筑的日用电成本,并且考虑不同可控负荷的用电特性,优化建筑内部电气设备的用电时段,以实现降低实时电价环境下用户的用电成本的目标。算例分析中,对比分析了配置有光伏/光热一体化设备的太阳能辅助系统和传统系统的用电经济性。     

基于改进EMD及Elman算法的短期光伏功率预测研究

本文提出一种基于改进EMD算法及Elman算法相结合的光伏功率预测方法。首先对历史数据根据辐照时长及辐照强度进行聚类分析,确定待预测日的所属类别及对应的辐照强度待预测时段;其次根据主环境特征量在待预测日所属类别中构建同类型日时间序列,利用改进EMD算法对同类型相似日时间序列进行中值滤波,并按波动程度进行模态分解,同类型模态划归一类,最后采用Elman算法对各模态类进行辐照强度预测,进而得到光伏逐时发电功率值。该方法旨在提高弱辐照情况下对辐照强度预测精准度,经验证,该方法适应了不同类型日的辐照强度预测,能够在一定程度上提高预测精度。