【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-14
- 1.1 研究背景及研究意义10
- 1.2 国内外研究现状10-12
- 1.3 论文主要工作和章节安排12-14
- 第2章 光伏发电特性及功率预测模型14-21
- 2.1 并网发电技术概述14-16
- 2.1.1 光伏发电的利用14
- 2.1.2 光伏电站发电原理及组成14-15
- 2.1.3 光伏功率特性分析15-16
- 2.2 稀疏贝叶斯预测模型16-19
- 2.3 稀疏贝叶斯回归用于光伏发电功率预测分析19-20
- 2.4 本章小结20-21
- 第3章 基于稀疏贝叶斯回归的发电功率预测21-34
- 3.1 发电功率的影响因素21-24
- 3.1.1 天气情况21-22
- 3.1.2 辐照强度22
- 3.1.3 温度22-23
- 3.1.4 其他因素23-24
- 3.2 构建样本集24-25
- 3.2.1 样本分析24
- 3.2.2 样本构建24-25
- 3.3 稀疏贝叶斯回归预测步骤25-28
- 3.3.1 数据预处理25-27
- 3.3.2 预测步骤27-28
- 3.4 实验分析28-33
- 3.4.1 评估标准28
- 3.4.2 算例分析28-33
- 3.5 本章小结33-34
- 第4章 基于粒子群优化的稀疏贝叶斯回归发电功率预测34-45
- 4.1 粒子群算法34-35
- 4.1.1 粒子群研究现状及应用34
- 4.1.2 标准粒子群算法简介34-35
- 4.2 建立粒子群-稀疏贝叶斯回归预测模型35-37
- 4.2.1 基于粒子群算法的参数优化方法描述35-36
- 4.2.2 建立粒子群-稀疏贝叶斯回归模型36-37
- 4.3 实验分析37-44
- 4.3.1 超参数优化37
- 4.3.2 优化后的结果分析37-44
- 4.4 本章小结44-45
- 第5章 光伏发电功率预测系统的设计及实现45-53
- 5.1 总体目标45
- 5.2 光伏发电功率预测系统的设计45-50
- 5.2.1 系统设计原则45-46
- 5.2.2 系统架构设计46-47
- 5.2.3 系统数据库设计47-48
- 5.2.4 网络拓扑结构48-49
- 5.2.5 系统开发平台及技术49-50
- 5.3 系统实现50-52
- 5.3.1 登陆界面50
- 5.3.2 管理设置界面50-51
- 5.3.3 预测界面51
- 5.3.4 数据查询界面51-52
- 5.4 本章小结52-53
- 第6章 结论与展望53-54
- 参考文献54-57
- 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果57-58
- 致谢58
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