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面向分布式光伏发电超短期功率预测的云团动态特征建模

作　者: 张林威
导　师: 鲍官军
学　校: 浙江工业大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 光伏发电 超短期功率预测 太阳辐射遮挡 云团动态特征建模 图像处理
分类号: TM615
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


随着经济全球化的不断深入,能源环境问题日益突显。太阳能光伏发电以其优越性得到飞速发展。各项数据表明了分布式光伏发电将是未来光伏发电的主流方向。随着分布式光伏发电系统的大量并网,对光伏发电系统输出功率的稳定性要求越来越高,因此提高光伏发电功率预测的精度势在必行。传统的光伏发电短期预测无法捕捉因云团瞬时遮挡造成输出功率的瞬时大幅度波动,导致预测精度有限。目前,国内外致力于超短期预测的研究中,对影响太阳辐射遮挡的云团特征的描述过于单一,导致预测精度依然有限。本文通过对影响太阳辐射遮挡的云团关键特征的深入分析和研究,提出研究适用于城镇社区的分布式光伏发电系统超短期功率预测的稀疏云团动态特征建模,主要的工作如下：(1)全面描述了基于云团遮挡效应的分布式光伏发电超短期功率预测系统,包括云层监测装置、稀疏云团关键动态特征建模及目标云团辨识、稀疏云团对太阳辐射的遮挡效应及预测、离线模型和在线补偿器设计等。(2)对太阳视运行轨迹进行了研究,以太阳高度角与太阳方位角共同描述一定时刻下太阳的位置；通过建立云阴影反投影模型确定一定时刻下光伏面板遮挡的有效区域,并结合平面镜投影模型建立了平面镜视野中云团遮挡光伏面板的映射关系。(3)深入分析了影响太阳辐射遮挡效应的云团的关键特征,通过提取云团的共性确定云团的位置,再用二次多项式模型将时序云团的位置坐标进行拟合,并用最小二乘法判定最佳拟合曲线,得到位置预测模型；通过质心角函数描述云团的形状,将时序云团的边界对应点经二次多项式模型拟合,得到形状预测模型；通过聚类分析将云团质量划分8个等级,将云团质量与图像灰度建立对应关系,并通过伪彩图处理,直观反映不同云团质量的区域,并将时序云团的对应层云团质量区域提取并通过类似形状预测模型进行各层云团质量区域预测,得到云团质量分布预测模型；并结合3种预测模型,预估光伏面板接收的太阳辐射指数。(4)基于MATLAB软件,编写相应的图像处理算法,对3组时序云团图进行仿真分析,基本实现了对未来云团的特征预测。本文构建了基于稀疏云团遮挡效应的分布式光伏发电超短期功率预测系统框架,重点研究建立了影响光伏面板接收太阳辐射量的云团位置、速度、形状和质量分布等动态特征的描述及预测模型,基本实现了对未来云团的特征预测。今后的研究中可以完善已有的云团的特征模型,并建立更多的云团关键特征模型,结合风速、温度等因素,进一步提高预测精度。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 课题来源  11
  1.2 本课题研究的背景和意义  11-13
  1.3 国内外研究现状分析  13-17
    1.3.1 光伏发电功率预测研究现状与分析  13-16
    1.3.2 云层图像处理研究现状及分析  16-17
  1.4 论文内容概述  17-19
第2章 基于云团遮挡效应的分布式光伏超短期功率预测系统  19-27
  2.1 系统模型结构概述  19-20
  2.2 稀疏云团关键动态特征建模及目标云团辨识  20-21
  2.3 云层监测装置设计与实验系统设计  21-23
  2.4 稀疏云团对太阳辐射的遮挡效应及预测  23
  2.5 离线模型与数据训练  23-24
  2.6 在线补偿器设计  24-25
  2.7 本章小结  25-27
第3章 太阳-云团-光伏面板的视觉投影模型  27-35
  3.1 太阳视运动轨迹计算  27-30
  3.2 平面镜投影云层范围模型  30-31
  3.3 云阴影反投影模型  31-32
  3.4 小区布局图  32-33
  3.5 平面镜中云遮挡小区位置模型  33-34
  3.6 本章小结  34-35
第4章 云团特征建模及分析  35-47
  4.1 云团位置及形状模型  35-41
    4.1.1 云团位置和速度模型及其预测  35-38
    4.1.2 云团形状及形变描述模型  38-41
  4.2 云团质量及其描述模型  41-43
  4.3 云团特征提取及其预测  43-45
  4.4 本章小结  45-47
第5章 云团图像处理与结果分析  47-79
  5.1 位置与形状描述算法仿真  47-49
  5.2 位置运动和形变的仿真和分析  49-53
    5.2.1 云团运动位置仿真分析  49-51
    5.2.2 形状变形仿真分析  51-53
  5.3 云团质量分布仿真分析  53-54
  5.4 云团质量分布预测仿真分析  54-66
  5.5 算法验证  66-78
  5.6 本章小结  78-79
第6章 总结与展望  79-81
  6.1 主要工作总结  79
  6.2 展望  79-81
参考文献  81-83
致谢  83-84
攻读学位期间参加的科研项目和成果  84

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 发电、发电厂 > 各种发电 > 太阳能发电
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