發(fā)布時(shí)間：2024-06-03 05:38

　　光伏發(fā)電具有波動(dòng)性和間歇性,隨著分布式發(fā)電的大規(guī)模并入電網(wǎng),對(duì)電網(wǎng)的調(diào)度和電能質(zhì)量均產(chǎn)生了影響,給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來了很大的挑戰(zhàn)。光伏出力預(yù)測是有效解決這一問題的有效方法,而光伏集群預(yù)測能有效的為電網(wǎng)管理提供數(shù)據(jù)支撐并增強(qiáng)其管控能力。本文圍繞這一研究目標(biāo)開發(fā)了分布式光伏電站氣象數(shù)據(jù)檢測和傳輸系統(tǒng),為光伏電站出力預(yù)測提供數(shù)據(jù)來源,然后研究了光伏電站集群預(yù)測方法。光伏電站的出力與氣象因素緊密相關(guān),很多電站沒有條件提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù),針對(duì)此問題,文中參照國家電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)指標(biāo),依托云平臺(tái)技術(shù)和嵌入式技術(shù),研發(fā)了一款光伏電站氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測傳輸系統(tǒng),該系統(tǒng)包含氣象檢測終端和數(shù)據(jù)傳輸終端,數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)可以通過Zigbee協(xié)議,將數(shù)據(jù)傳輸給RTU,RTU將通過以太網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸至云端存儲(chǔ),在云端可以通過網(wǎng)頁在線顯示采集的數(shù)據(jù),并且進(jìn)行可視化處理,增強(qiáng)系統(tǒng)的擴(kuò)展性以及數(shù)據(jù)的管理能力。為集群電站出力方法的應(yīng)用提供了在線監(jiān)測,同時(shí)為光伏出力預(yù)測提供了氣象數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。用四種統(tǒng)計(jì)相關(guān)性參數(shù),從不同氣象因子與電站出力的關(guān)系、鄰近電站間的出力、非鄰近電站間的出力情況以及電站不同天氣類型進(jìn)行分析,驗(yàn)證了個(gè)相關(guān)性參數(shù)的性...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
        1.1.1 課題研究的背景
        1.1.2 課題研究的意義
    1.2 分布式電站研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 光伏出力預(yù)測方法
        1.2.2 分布式光伏電站出力預(yù)測模型的輸入變量分析
        1.2.3 對(duì)于集群間電站出力相關(guān)性的研究
        1.2.4 分布式光伏電站數(shù)據(jù)的采集傳送模式
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 分布式光伏電站的監(jiān)測系統(tǒng)
    2.1 系統(tǒng)的技術(shù)要求及總體架構(gòu)方案
        2.1.1 系統(tǒng)需求分析
        2.1.2 系統(tǒng)精度要求分析
        2.1.3 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案
    2.2 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.1 氣象檢測終端硬件總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案
        2.2.2 氣象檢測終端各模塊硬件設(shè)計(jì)
        2.2.3 傳輸終端硬件總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.4 傳輸終端硬件模塊設(shè)計(jì)
    2.3 軟件設(shè)計(jì)
        2.3.1 氣象采集終端軟件設(shè)計(jì)
        2.3.2 傳輸終端軟件設(shè)計(jì)
        2.3.3 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)
    2.4 終端樣機(jī)以及云平臺(tái)展示
        2.4.1 樣機(jī)展示
        2.4.2 云平臺(tái)展示
    2.5 本章小結(jié)
第3章 光伏電站出力相關(guān)性分析
    3.1 相關(guān)性表示
    3.2 光伏電站氣象因素的相關(guān)性
        3.2.1 光伏電站與輻照度的相關(guān)性
        3.2.2 光伏電站與環(huán)境溫度的相關(guān)性
        3.2.3 光伏電站與組件溫度的相關(guān)性
    3.3 光伏電站間相關(guān)性
        3.3.1 鄰近電站的相關(guān)性
        3.3.2 非鄰近電站的相關(guān)性
    3.4 本章小結(jié)
第4章 分布式電站集群預(yù)測
    4.1 預(yù)測方法總體概述
    4.2 基礎(chǔ)理論
        4.2.1 EMD算法
        4.2.2 改進(jìn)EMD的 CEEMD算法
        4.2.3 CEEMDAN算法
        4.2.4 MFO算法
    4.3 集群代表電站的選取
        4.3.1 集群代表電站
        4.3.2 相關(guān)信息
        4.3.3 選取準(zhǔn)則
        4.3.4 代表電站的選取過程
    4.4 代表電站的預(yù)測技術(shù)
        4.4.1 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.4.2 代表電站預(yù)測算法
    4.5 集群預(yù)測
    4.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.6.1 誤差指標(biāo)
        4.6.2 分布式集群電站數(shù)據(jù)來源
        4.6.3 代表電站選取
        4.6.4 代表電站預(yù)測結(jié)果
        4.6.5 集群電站預(yù)測結(jié)果
    4.7 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介
    1 作者簡歷
    2 參與的科研項(xiàng)目及獲獎(jiǎng)情況
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3988260