大型并網(wǎng)光伏電站的功率預(yù)測及逆變器控制研究.pdf

1、我國作為能源消耗大國，光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，光伏發(fā)電目前已進入了規(guī)模化發(fā)展階段。由于光伏發(fā)電受外界環(huán)境因素影響較大，具有明顯的間歇性和隨機性，大規(guī)模、高滲透的光電接入電網(wǎng)，勢必會對當?shù)氐碾娏ο到y(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行以及保證電能質(zhì)能帶來嚴峻的挑戰(zhàn)，從而一定程度上限制了光伏發(fā)電的發(fā)展規(guī)模。因此，亟需進行光伏電站功率短期功率預(yù)測和光伏電站逆變器控制技術(shù)的研究，而目前我國在此領(lǐng)域的研究還較為落后。
　　在此背景下，本文選擇了大型并網(wǎng)光伏電站的功率

2、預(yù)測及有功控制研究作為論文的主要研究內(nèi)容，其主要工作包含以下幾個方面：
　　本文首先介紹了光伏電池和光伏陣列的輸出特性，分析了我國西北地區(qū)的氣候特點，調(diào)查研究了在不同天氣下的光伏電站的輸出特點，分析了影響光電出力的主要因素，并對比分析了現(xiàn)有的光功率預(yù)測模型的優(yōu)缺點。
　　針對當前我國太陽輻射站點較為稀少且預(yù)報能力較低的現(xiàn)狀，改進了現(xiàn)有光伏發(fā)電預(yù)測模型以太陽輻照度作為必要輸入的這一模型缺陷。利用利用距離分析方法分析光伏發(fā)電量與

3、環(huán)境因素之間的相關(guān)性，最終確定以環(huán)境氣溫、大氣濕度和風速作為預(yù)測模型的輸入因子，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無輻照度發(fā)電量短期預(yù)報模型。又考慮到了天氣突變等因素對預(yù)測結(jié)果的影響，在功率預(yù)測前采取的基于SOM的天氣聚類識別，繼而針對不同天氣類型采用相應(yīng)的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型，避免了單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合問題。通過實際電站的數(shù)據(jù)，對比分析了本文所建的無輻照度功率預(yù)測模型與有輻照度功率預(yù)測模型的能力。結(jié)果表明，本文所建的無輻照度功率預(yù)測模型與有輻照度功率預(yù)測模型