基于改进神经网络的光伏出力预测

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1、分类号:密级：UDC：学号：416114313022南昌大学专业学位研究生学位论文基于改进神经网络的光伏出力预测PhotovoltaicPowerGenerationOutputForecastingBasedonImprovedNeutralNetwork涂雨曦培养单位（院、系）：信息工程学院电气与自动化工程系指导教师姓名、职称：杨胡萍教授申请学位的学科门类：工程硕士专业领域名称：电气工程论文答辩日期：2015年5月27日评阅人:2015年月日一、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得

2、的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌大学或其他教冇机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名（手写签字H期：灸年_2月30闩本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描

3、等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务，同意按“章程”规定享受相关权益。学位论文作者签名（手写）:导师签名（手写）：#签字円期年5月30日签字円期：沢Lf年t月(日论文题目Asi^^姓名徐兩焉'学号^11^31^012.论文级别博士□硕士■院/系/所专业命AiM_#公开□保密（向校学位办申请获批准为“保密”，______年_月后公开)摘要摘要随着

4、人们环保意识的增强和政府各项政策的帮助扶持，以及光伏发电技术的日趋成熟和光伏发电成本的逐渐降低，光伏发电成为目前最具商业化开发潜能的可再生能源产业之一。但是光伏系统的输出功率极易受环境因素的影响，具有高度的间歇性、波动性和不确定性，大规模并网后会对电网造成冲击，影响电网的安全、稳定、经济运行。对光伏出力进行准确预测，能实现光伏电能友好并网，提高电网对光伏电能的接纳能力，实现电网优化调度和稳定运行，推动光伏系统的大规模建设。本文是对短期光伏出力预测技术的研究。梳理了光伏发电的背景和国内外光伏出力预测技术的研究现状。结合某光伏系统实

5、例，详细分析了光伏发电输出功率与季节、天气类型、温度等气象要素的关系。阐述对原始光伏出力数据和气象信息数据的修正处理方法；同时给出了两种样本选取方法，即基于温度相似日的样本选取法和基于相空间重构的样本选取法。本文详细介绍了灰色GM预测法、BP神经网络预测法、组合预测法，并提出了一种用Legendre正交基函数和衍生算法进行改进的改进神经网络算法。结合某实际光伏发电系统，提出四种典型天气类型进行算例分析，比较预测效果，并用MAPE和RMSE进行评估分析，证明了本文提出的改进神经网络模型和组合模型在短期光伏出力预测方面的实用性和有效

6、性。关键词：光伏出力预测；温度相似日；相空间重构；改进神经网络；组合预测IABSTRACTABSTRACTWiththeenhancementofpeople'sawarenessofenvironmentalprotectionbesidesthegreatsupportofthenationalpolicy,andthematuringofthephotovoltaicpowergenerationtechnologybesidesthegraduallyreducingofthecostofphotovoltaicpowe

7、rgeneration,photovoltaicpowergenerationhasbecomeoneofthemostcommercialdevelopmentpotentialrenewableenergyindustrycurrently.Buttheoutputpowerofphotovoltaicsystemiseasilyaffectedbyenvironmentalfactors,whichleadstohighlyintermittence,volatilityanduncertainty.Thelarge-sc

8、aleconnectofphotovoltaicandgridwillimpactonthepowergrid,causingbadinfluenceonthesecurity,stabilityandeconomicoperationofpowergrid.P