【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-19
- 1.1 课题研究的背景及意义10-13
- 1.1.1 课题研究的背景10-12
- 1.1.2 课题研究的意义12-13
- 1.2 国内外研究现状13-16
- 1.2.1 光伏出力预测的国内外研究现状13
- 1.2.2 光伏出力预测的常用方法13-16
- 1.2.2.1 物理预测方法13-14
- 1.2.2.2 统计预测方法14-16
- 1.3 光伏出力超短期预测存在的问题16-17
- 1.4 本文主要工作17-19
- 第2章 光伏出力影响因素与数据挖掘19-34
- 2.1 微网中光伏发电系统介绍19-20
- 2.2 光伏出力影响因素分析20-26
- 2.2.1 光伏电站技术参数21-22
- 2.2.2 太阳辐射强度的影响22-23
- 2.2.3 天气类型和季节类型的影响23-24
- 2.2.4 温度的影响24-25
- 2.2.5 相对湿度的影响25-26
- 2.2.6 风速的影响26
- 2.3 光伏出力数据挖掘与相似时段选择26-33
- 2.3.1 样本数据挖掘26-29
- 2.3.2 相似时段选择29-33
- 2.4 本章小结33-34
- 第3章 支持向量机和改进粒子群优化34-49
- 3.1 支持向量机的理论概述34-37
- 3.1.1 结构风险最小化原则34-35
- 3.1.2 支持向量机的基本理论35-37
- 3.2 支持向量机回归原理37-42
- 3.2.1 线性情况38-40
- 3.2.2 非线性情况40-42
- 3.3 最小二乘支持向量机理论42-43
- 3.4 粒子群参数优化的理论概述43-48
- 3.4.1 粒子群优化算法基本原理43-44
- 3.4.2 标准粒子群优化算法数学描述44-45
- 3.4.3 改进粒子群优化理论45-48
- 3.5 本章小结48-49
- 第4章 基于相似时段和最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测49-63
- 4.1 数据的预处理49-51
- 4.2 核函数和模型参数的确定51-53
- 4.2.1 核函数的确定51
- 4.2.2 模型参数的确定51-53
- 4.3 基于改进PSO和LS-SVM的光伏出力超短期预测模型建立53-56
- 4.3.1 光伏出力预测的具体步骤及流程53-54
- 4.3.2 预测模型输入输出变量54-55
- 4.3.3 误差评价指标55-56
- 4.4 基于改进PSO和LS-SVM的光伏出力超短期预测实例56-62
- 4.4.1 春季多云天气样本预测及分析57-58
- 4.4.2 夏季阴天样本预测及分析58-59
- 4.4.3 秋季小雨天气样本预测及分析59-60
- 4.4.4 冬季晴间多云天气样本预测及分析60-62
- 4.4.5 整体预测结果分析62
- 4.5 本章小结62-63
- 第5章 结论与展望63-65
- 5.1 结论63-64
- 5.2 展望64-65
- 参考文献65-69
- 攻读硕士学位期间发表的论文69-70
- 攻读硕士学位期间参加的科研工作70-71
- 致谢71
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