光伏發(fā)電量物理預(yù)測(cè)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的研究.pdf

1、光伏電池作為光伏發(fā)電系統(tǒng)的核心組成成分，其輸出功率受外部環(huán)境因素（光照度、大氣溫度、風(fēng)速等）的影響，造成光伏發(fā)電具有波動(dòng)性和間歇性特點(diǎn)；因此，對(duì)光伏電池最大輸出功率的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，有利于合理安排電網(wǎng)運(yùn)營方式，降低光伏接入對(duì)電網(wǎng)的負(fù)面影響，從而提高電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性。為此，研究光伏發(fā)電的預(yù)測(cè)具有深遠(yuǎn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義。本文研究了光伏電池物理預(yù)測(cè)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)光伏發(fā)電模型、氣象因素對(duì)光伏發(fā)電網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)影響的規(guī)律；GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，

2、并分析了其預(yù)測(cè)特點(diǎn)，分別如下：
　?。?）根據(jù)給定的兩個(gè)溫度下的電池開路電壓Voc及短路電流Isc，最大功率點(diǎn)的電壓Vm和電流Im值，建立了任意輻照度和溫度下太陽能電池輸出最大功率預(yù)測(cè)模型。對(duì)電池溫度在-10℃-40℃，輻照度在583.83W/m2～1095.87W/m2之間的單晶硅、多晶硅和非晶硅太陽能電池發(fā)電的測(cè)量與預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：無論是在輻照度不變，溫度改變的條件下，還是在輻照度改變，溫度不變的條件下，預(yù)測(cè)

3、模型能很好的預(yù)測(cè)電池發(fā)電特性；電流電壓全局?jǐn)M合均方根誤差均小于1.4439mA且最大功率預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差不超過10.61％。在任意輻照度和溫度條件下，平均均方根誤差RMSE值順序?yàn)椋憾嗑Ч?單晶硅>非晶硅，且有平均最大功率的相對(duì)誤差PRE值順序?yàn)椋憾嗑Ч?非晶硅>單晶硅。
　　（2）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究網(wǎng)絡(luò)中各種傳遞函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，結(jié)論針對(duì)的是單晶硅、多晶硅和非晶硅太陽能電池片在室內(nèi)光伏電池測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)量數(shù)據(jù)。發(fā)

4、現(xiàn)傳遞函數(shù)pruelin對(duì)所有的電池片在預(yù)測(cè)過程中具有最小的迭代次數(shù)和最快的訓(xùn)練時(shí)間?；谄骄?xùn)練速度和訓(xùn)練誤差分析，可以得出：?jiǎn)尉Ч韬投嗑Ч璧淖畲筝敵龉β时确蔷Ч桦姵馗菀最A(yù)測(cè)。
　　（3）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)室外各種氣象條件與多晶硅和非晶硅電池組最大輸出功率預(yù)測(cè)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了對(duì)比研究。得到結(jié)論：大氣溫度與多晶硅電池的輸出功率關(guān)聯(lián)性最強(qiáng),其次是風(fēng)速,最后是相對(duì)濕度；相對(duì)濕度與非晶硅電池的輸出功率關(guān)聯(lián)性最