【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-8
- 第1章 绪论8-19
- 1.1 研究背景8-10
- 1.1.1 光伏发电的应用8-9
- 1.1.2 研究意义9-10
- 1.2 光伏发电预测方法研究现状10-15
- 1.2.1 经典预测法10
- 1.2.2 传统预测法10-11
- 1.2.3 现代预测法11-13
- 1.2.4 组合预测13-15
- 1.3 多目标理论应用的研究现状15-17
- 1.3.1 多目标应用15-16
- 1.3.2 多目标优化方法16-17
- 1.4 课题研究内容17-19
- 第2章 光伏并网发电量预测及效益评价19-33
- 2.1 光伏发电系统19-23
- 2.1.1 分类19-20
- 2.1.2 计量种类20-22
- 2.1.3 光伏系统构成22-23
- 2.2 发电量影响因素23-27
- 2.2.1 自然因素23-25
- 2.2.2 设备因素25-26
- 2.2.3 设计因素26-27
- 2.2.4 其他因素27
- 2.3 对配电网的影响27-28
- 2.3.1 对电源规划影响27
- 2.3.2 对电网运行影响27
- 2.3.3 对电网稳定性影响27-28
- 2.4 光伏并网的效益评价28-31
- 2.4.1 电价政策的影响28-29
- 2.4.2 经济效益评价29-31
- 2.4.3 环境效益评价31
- 2.5 发电量预测的技术要求31-33
- 第3章 多目标理论33-41
- 3.1 多目标理论33-35
- 3.2 光伏并网发电量预测数学模型35-38
- 3.2.1 确定优化目标35
- 3.2.2 光伏发电量最大35-36
- 3.2.3 用户费用支出最小36-37
- 3.2.4 系统效益最大37-38
- 3.3 约束条件38-39
- 3.3.1 潮流约束38
- 3.3.2 电压约束38-39
- 3.3.3 光伏并网系统注入39
- 3.4 优化方法39-41
- 第4章 基于多目标理论的光伏并网发电量预测模型41-62
- 4.1 遗传算法41-45
- 4.1.1 遗传算法流程41-42
- 4.1.2 编码方式42
- 4.1.3 遗传算子42-44
- 4.1.4 适应度值确定44-45
- 4.2 发电量模型45-52
- 4.2.1 模型描述45-46
- 4.2.2 数据选取46-48
- 4.2.3 遗传算法流程48-51
- 4.2.4 数据处理51-52
- 4.3 预测实例52-62
- 4.3.1 数据选取52-55
- 4.3.2 遗传算法55-58
- 4.3.3 数据处理58-62
- 第5章 发电量预测与多目标优化结果62-85
- 5.1 发电量预测结果62-78
- 5.1.1 误差评价指标62-63
- 5.1.2 不同季节及不同天气条件预测结果63-77
- 5.1.3 预测误差的分析77-78
- 5.2 用户费用最小78-80
- 5.2.1 居民用户78-79
- 5.2.2 商业用户79-80
- 5.3 光伏并网发电系统效益计算80-81
- 5.3.1 经济效益80
- 5.3.2 社会效益80-81
- 5.4 综合多目标考虑光伏并网策略81-85
- 总结与展望85-86
- 参考文献86-89
- 致谢89-90
- 在读期间发表论文90
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