【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-8
- 目录8-11
- 第一章 绪论11-17
- 1.1 引言11
- 1.2 研究意义与选题依据11-13
- 1.2.1 研究意义11-12
- 1.2.2 选题依据12-13
- 1.3 国内外研究现状13-15
- 1.3.1 光伏功率物理预测模型研究现状13-14
- 1.3.2 参数辨识研究现状14-15
- 1.4 研究内容与思路15-17
- 第二章 光伏组件功率预测模型参数辨识方案17-33
- 2.1 引言17
- 2.2 光伏功率物理预测模型参数辨识方法17-27
- 2.2.1 光伏组件物理预测模型17-22
- 2.2.2 物理预测模型参数辨识的意义22-24
- 2.2.3 基于实测数据的预测模型参数辨识24-26
- 2.2.4 基于实测数据参数辨识方法的适用分析26-27
- 2.3 基于关联规则分析的数据预处理思想27-30
- 2.3.1 参数辨识中关联规则的应用分析27-29
- 2.3.2 基于关联规则分析的数据预处理29-30
- 2.4 基于关联规则分析的参数辨识方案总体设计30-32
- 2.4.1 预测模型中参数的可辨识性分析30
- 2.4.2 辨识方案的总体设计30-32
- 2.5 本章小结32-33
- 第三章 基于关联规则分析的数据预处理33-52
- 3.1 引言33
- 3.2 基于关联规则分析的预处理算法总体设计33-36
- 3.2.1 数据源分析33-34
- 3.2.2 基于关联规则分析的数据预处理方案34
- 3.2.3 关联规则分析中的基础理论34-36
- 3.3 关联规则分析的数据准备36-40
- 3.3.1 不良数据记录处理36
- 3.3.2 基于 FCM 算法初始化隶属矩阵36-37
- 3.3.3 基于竞争聚类的数据离散化37-40
- 3.4 光伏数据关联规则挖掘40-47
- 3.4.1 关联规则挖掘 Apriori 算法40-41
- 3.4.2 基于 Apriori 算法的频繁项集挖掘41-45
- 3.4.3 基于频繁项目集生成关联规则45-46
- 3.4.4 关联规则挖掘应用举例46-47
- 3.5 基于关联规则分析的特征数据选择47-51
- 3.5.1 规则划分的测度47-49
- 3.5.2 基于关联规则相似度的关联规则划分49-50
- 3.5.3 基于关联规则划分的特征数据提取50-51
- 3.6 本章小结51-52
- 第四章 基于遗传算法的光伏组件参数辨识52-68
- 4.1 引言52
- 4.2 基于遗传算法的参数辨识算法52-56
- 4.2.1 遗传算法思想52-53
- 4.2.2 光伏组件参数辨识算法53-56
- 4.3 参数辨识准备步骤56-59
- 4.3.1 参数辨识数据变换56-58
- 4.3.2 初始种群建立方案58-59
- 4.4 光伏物理模型参数辨识算法设计59-67
- 4.4.1 适应度函数设计60
- 4.4.2 遗传算法选择算子设计60-62
- 4.4.3 遗传算法交叉算子设计62-64
- 4.4.4 遗传算法变异算子设计64-65
- 4.4.5 结束条件与辨识结果转化65-67
- 4.5 本章小结67-68
- 第五章 基于参数辨识的光伏功率预测仿真实验68-82
- 5.1 引言68
- 5.2 仿真方案68-70
- 5.2.1 仿真环境的构建68-69
- 5.2.2 仿真方案的设计69-70
- 5.3 仿真实验70-81
- 5.3.1 基于 PSIM 9.0 的参数辨识验证实验70-71
- 5.3.2 与基于实测数据的参数辨识对比实验71-79
- 5.3.3 基于辨识结果的功率预测实验79-81
- 5.4 本章小结81-82
- 第六章 总结与展望82-84
- 致谢84-85
- 参考文献85-88
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