基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.     

基于GA-BP的分布式光伏发电预测

基于分布式光伏发电在家庭能源管理系统(HEMS)中具有广泛的应用,光伏输出功率的准确预测影响家用设备优化调度、并网时电网的稳定性及光伏发电利用率。对光伏输出功率主要影响因素进行研究,通过选取光伏发电预测日相似日天气类型(晴天、多云、阴雨天),在传统BP预测模型基础上引入GA优化算法,建立GA-BP光伏发电预测模型。分别选取预测日相似日天气类型为晴天、阴雨天进行实验仿真,结果表明所建预测模型能够提高光伏发电预测精度,在HEMS系统中具有一定的实用价值。     

基于时频熵和神经网络的光伏发电功率预测模型

针对光伏电站并网后发电功率波动较大影响电网合理调度及平稳运行的问题,提出一种基于EEMDHilbert变换及时频熵的神经网络光伏发电功率预测方法。将电站光伏发电功率历史值按晴天、雨天及多云天分类并分别用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分解成若干频率由高到低的内禀模态分量,经游程检测法重构成高频和中频分量,再由Hilbert变换得到高频和中频分量各数据点的频率与幅值,构造信号的能量谱图,提取含有时频信息的特征参数时频熵,将其与EEMD分解后得到的中频或高频分量以及温度、光照强度、风速、相对湿度等气象参数作为BP(back propagation)神经网络的输入,构建预测模型对不同天气条件下短期和超短期光伏发电功率进行预测。研究结果表明:此方法预测精度较高,发电功率预测误差基本上小于仅用气象数据直接预测的误差;晴天、雨天和多云天的短期光伏发电功率预测准确率分别为0.995,0.944和0.931,超短期预测准确率分别为0.996,0.984和0.991。     

光伏电站并网特性研究

本文着重对大型光伏电源并网特性中的一些关键问题,例如光伏发电出力特性预测、最大功率点跟踪等并网特性等方面做了较为详尽的理论分析。     

基于误差修正的短期光伏功率预测

随着太阳能使用率的不断提高,太阳能资源的易变性使电网管理出现了困难。为了提高太阳能发电功率的预测精度,在安全稳定运行中保障工业电力系统的正常使用,提出一种结合改进的自适应噪声互补集成经验模态分解(improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMEDAN)与差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)的长短期记忆(long-term and short-term memory, LSTM)神经网络模型,使用该复合模型对光伏发电功率进行预测,通过对影响光伏功率的不同变量进行评估,获取特征重要性并作为模型的输入,在时间尺度上利用改进后的LSTM模型进行建模,以R²等相关指标评判模型性能的优劣,从而实现完整的光伏功率预测。实验采用澳大利亚光伏数据集群(DKASC)中一光伏电站2016年实测数据进行验证,两组实验中修正预测模型较单一LSTM神经网络光伏功率预测模型的精确度分别提高...     

基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究

光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。     

晴天光伏发电功率的日内变化规律及预测方法研究

针对晴天天气类型,研究了光伏发电功率的日内和年内尺度的变化规律,根据晴天出力变化速率曲线的特性,提出晴天光伏发电功率预测模型,在晴天光伏发电功率预测模型的基础上,根据光功率实时监测信息,加入分阶段实时修正系统,实现了日前预测与超短期预测相融合,提高了预测精度.黄河上游共和光伏电站实例应用结果表明:所提出的晴天光伏发电功率预测模型的总体平均预测误差在2%以下,用于光伏发电功率预测的其他方法如线性回归、神经网络、支持向量机等在相同条件下的预测误差区间为8%～20%,故所提出的方法预测精度有大幅度提高.该模型的输入值都是基于光伏电站自身的出力特性提取的,不需要辐射量、云层、气压、降水量等难以获取的信息,是一种简单并实用的创新预测方法.     

光伏并网发电系统中的控制技术

屋顶光伏并网系统是光伏发电系统的一个重要的发展方向．本文根据屋顶光伏并网系统的技术特点,讨论了光伏系统中的最大功率跟踪的实现、并网逆变器的工作原理及相关的控制策略问题,并着重对光伏系统最大功率跟踪所采用的控制策略进行了仿真研究,最后指出了屋顶光伏并网系统走向大规模应用在技术上需要满足的要求．     

不同光伏发电系统科技示范及综合效率分析

以酒泉地区某0.6 MW科技示范光伏发电系统为例,介绍了不同光伏组件、不同跟踪模式的光伏发电系统,并综合分析了单晶硅、多晶硅、非晶硅等不同光伏组件平均日累计发电量和系统发电功率,以及固定式、平单轴、斜单轴、双轴等不同跟踪模式发电系统平均日累计发电量和系统发电功率。结果表明,单晶硅发电系和双轴跟踪发电系统累计发电量和发电功率较高,但综合考虑其生产成本、运营维护成本,多晶硅固定式发电系统性价比较高,受到了大规模的发展。     

基于VMD-IPSO-RFR模型的光伏发电功率预测

针对预测数据噪声过大或超参数调整不当,导致随机森林回归(RFR)模型预测光伏发电功率精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合改进的粒子群(IPSO)优化随机森林回归(RFR)的光伏预测模型。该方法先用灰色关联度系数法(GRA)选取相似日,再使用VMD把相似日功率数据分解为一系列相对平稳的子模态,突出光伏发电功率的局部特征信息,降低数据的不稳定性,然后利用IPSO对RFR中超参数进行寻优,将优化后的IPSO-RFR模型对各个分量进行预测,最后将预测结果进行叠加重构。实例证明,该模型在晴天和阴雨天的预测平均绝对百分比误差分别为10.64%和5.42%,预测精度相对较高。     

大型并网光伏发电系统稳态模型与潮流分析

大型集中式并网光伏电站对区域电网稳态性能具有不可忽视的影响,该文研究了光伏并网发电系统的稳态模型和潮流分析方法。系统稳态模型基于电力电子变换原理和功率平衡原理建立,并考虑了最大功率跟踪(M PPT)控制策略。通过模型与光伏电站实测数据的对比,验证了模型准确性。利用该模型与电网潮流计算方法的交互,可评估光伏电站和电网在稳态性能方面的相互影响。在IEEE 30测试系统上分析了并网光伏电站的极限安装容量及对电网稳态性能的影响,结果表明现场太阳辐射条件是制约并网光伏电站极限容量的一个重要因素,大型集中式并网光伏电站对电网损耗和电压分布等稳态性能带来不同程度的影响。     

直流逆变分布式电源降阶模型及小扰动稳定分析

分布式电源类型及控制方式多样,致使含多种分布式电源的小扰动机电暂态分析的电网模型复杂,分析难度加大.针对应用较广的光伏和燃料电池两种分布式电源,在对其全阶状态空间模型的特征分析和电池动特性时间尺度分析的基础上,提出了前馈解耦控制下考虑电池U-I外特性和逆变控制系统动特性的光伏发电系统降阶模型和忽略逆变系统快动态特性的燃料电池降阶模型,并应用于4机2区域系统并网小扰动分析.研究结果表明:直流DG并网主要通过改变系统潮流及平衡点影响系统阻尼特性;直流DG出力增加时,与采用降低出力增加旋转备用运行方式的常规机组强相关的模式阻尼特性会呈现增大的趋势.     

静止无功补偿器在光伏发电系统电压稳定中的应用

为了增加并网光伏发电系统连接地区电网暂态电压的稳定性,基于MATLAB平台搭建了单级式并网光伏发电系统与TCR＋FC型静止无功补偿器（SVC）模型．通过设置电网侧发生各种类型故障,仿真分析比较SVC投入前后故障点暂态电压恢复特性．结果表明,所建立的模型实用且有效,SVC在电网故障时起到动态支撑电压的作用,大大减小了并网光伏发电系统脱网的概率．为并网光伏发电系统的稳定运行提供了保障．     

无功动态补偿的光储发电系统并网控制方案

配电系统中的光储发电系统往往在用户侧直接并网,而用户侧的无功负荷变化会引起并网点的电压波动.为了实现并网点电压的稳定,提出了一种具有无功动态补偿能力的光储发电系统并网控制方案.该方案通过派克变换达到有功、无功功率独立控制的目的,一方面控制蓄电池充放电,在光照变化的情况下实现光储发电系统的稳定有功输出;另一方面利用逆变电路的无功补偿能力,控制调节其对无功负荷的供给,使得大电网提供的无功功率为恒定值,从而保证在无功负荷变化的情况下并网点的电压稳定.这种方案在不增加任何附加设备和复杂度的情况下,简单可靠地实现了光储发电系统的稳定有功功率输出和并网电压稳定的双重控制目标.理论研究和仿真测试均验证了新型并网控制方案的有效性和优越性.     

三相光伏发电系统瞬时电流控制及其孤岛检测技术

以三相光伏并网系统为对象,研究了一种逆变器瞬时电流控制策略以及基于功率解耦控制和新型锁相环的孤岛检测方法.基于逆变器参数的瞬时电流控制作为内环控制器可以实现准确快速的电流跟踪,有功无功电流解耦控制作为外环控制器用来稳定逆变器直流电压稳定以及实现并网功率输出.还设计了一种基于无功-频率关系的锁相环,将该锁相频率作为正反馈...     

单相光伏并网逆变器滞环电流跟踪控制的研究

研究了3 kW.单相光伏发电并网系统的逆变器滞环电流跟踪控制的控制方法.根据滞环电流跟踪控制的原理,利用MATLAB/SMUUNK,建立光伏发电并网系统的控制模型.通过调整系统参数对并网系统进行仿真,得到并网电流和电网电压波形,使得输出功率因数近似为1,并对波形总谐波畸变率进行了分析,使其满足设计要求.最后,对单相光伏并网逆变器的滞环电流跟踪控制系统进行相关实验测试,所测得的实验数据与仿真结果基本符合.     

基于同步矢量电流比例-积分控制器的光伏并网系统

太阳能是一种丰富干净的可再生性能源,研究可靠的光伏并网发电系统控制策略非常重要。该文分析了光伏阵列特性、光伏电源与交流电源之间功率流动特征,提出了改进常压法与同步矢量电流比例-积分(PI)调节器控制的空间矢量脉宽调制(SVPWM)调制方法相结合的单级式光伏并网系统,使电压源型光伏并网逆变器输出电流完全与电网电压相位一致,向电网输送的电能质量符合IEEE929-2000标准要求。仿真与实验结果一致,表明了所提出的控制方案具有良好的动态和稳态性能。     

实现无功补偿和谐波抑制的风力发电并网逆变器研究

本文提出了一种应用于分布式发电和微电网的新型风力发电并网逆变器,不仅可以作为功率接口向电网系统传送有功功率,还可同时对电网负载产生的谐波电流和无功功率进行实时动态补偿,从而有效改善电能质量。在分析风力发电并网系统工作原理的基础上,重点介绍了瞬时无功电流和谐波电流的检测方法,并基于MATLAB/SIMULINK建立了系统仿真模型,仿真结果证明了该设计可有效实现无功补偿和谐波抑制,增强电网稳定性。     

基于改进型锁相环的单相并网逆变器

单相并网逆变器广泛地应用在新能源发电领域,它的一个关键技术就是对电网电压的锁相。分析了基于Park变换的锁相环原理,并进行了改进。针对并网逆变器采用的LCL滤波器,采用了基于电容电流前馈的有源阻尼控制方案,推导了LCL滤波器的模型,在此基础上加入电容电流前馈,推导出加入前馈后的数学模型,给出了不同前馈系数的bode图,分析出不同前馈系数的变化趋势。通过单相并网逆变器的仿真实验,验证了改进型锁相环和有源阻尼控制的正确性。搭建了硬件平台,进行了并网硬件实验,验证了以上理论的正确性和可行性。