【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 绪论10-18
- 1.1 研究背景10-11
- 1.2 国内外光伏发电功率预测的研究现状11-15
- 1.2.1 理论研究现状11-14
- 1.2.2 国内工程现状14-15
- 1.3 论文研究方法与意义15-16
- 1.4 论文主要研究内容16-18
- 第2章 光伏电池特性仿真分析18-25
- 2.1 光伏电池的结构18-19
- 2.1.1 光伏电池基本结构及工作原理18-19
- 2.1.2 光伏电池组件与光伏阵列19
- 2.2 光伏电池的数学模型19-22
- 2.2.1 光伏电池的精确模型19-20
- 2.2.2 工程近似模型20-22
- 2.3 光伏组件的仿真与特性分析22-24
- 2.4 本章小结24-25
- 第3章 影响光伏出力的因素分析与相似日理论的应用25-34
- 3.1 光伏阵列信息25-27
- 3.2 气象因素对光伏系统输出功率的影响27-31
- 3.2.1 太阳辐照强度与光伏系统输出功率的关系27-28
- 3.2.2 温度与光伏系统输出功率的关系28
- 3.2.3 天气类型与光伏系统输出功率的关系28-31
- 3.3 相似日理论与应用31-33
- 3.3.1 相似度计算模型和相似日的确定31-32
- 3.3.2 实例分析32-33
- 3.4 本章小结33-34
- 第4章 基于神经网络的光伏发电预测模型34-48
- 4.1 BP神经网络及其学习算法34-37
- 4.1.1 BP神经网络的结构34-35
- 4.1.2 BP算法的训练过程35-36
- 4.1.3 传统BP网络的改进36-37
- 4.2 基于BP神经网络的光伏发电预测模型37-40
- 4.2.1 输入层、输出层的设计37-38
- 4.2.2 隐层的设计38-39
- 4.2.3 样本数据的预处理39
- 4.2.4 网络性能的评估39-40
- 4.3 基于RBF神经网络的光伏发电预测模型40-41
- 4.3.1 RBF神经网络的结构与算法40-41
- 4.3.2 功率预测模型的设计与训练41
- 4.4 实例预测与误差分析41-47
- 4.4.1 在MATLAB中建立预测网络42
- 4.4.2 预测结果与误差分析42-47
- 4.5 本章小结47-48
- 第5章 光伏发电预测在微电网运行中的应用48-60
- 5.1 并网光储微电网系统48-50
- 5.2 微电网能量管理策略50-55
- 5.2.1 并网光储微网的能量管理51-53
- 5.2.2 独立光储微网的能量管理53-55
- 5.3 实例分析55-59
- 5.3.1 5月27日的光伏发电预测应用56-57
- 5.3.2 6月18日的光伏发电预测应用57-59
- 5.4 本章小结59-60
- 结论60-61
- 参考文献61-66
- 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果66-67
- 致谢67-68
- 作者简介68
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