發(fā)布時(shí)間：2018-02-20 17:22

  本文關(guān)鍵詞： 分布式發(fā)電 光伏發(fā)電 預(yù)測(cè) 短期功率 用戶側(cè) 極限學(xué)習(xí)機(jī) 光伏覆塵　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：伴隨中國(guó)農(nóng)村電網(wǎng)的較快發(fā)展,分布式光伏的集成應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)新能源就地消納的重要途徑。國(guó)家相關(guān)政策已對(duì)分布式光伏的快速發(fā)展進(jìn)行了相關(guān)規(guī)劃,國(guó)家電網(wǎng)公司也出臺(tái)政策為分布式光伏接入提供便利條件與技術(shù)支持,相關(guān)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)需要進(jìn)行深入研究。針對(duì)用戶側(cè)分布式光伏發(fā)電系統(tǒng),考慮預(yù)測(cè)系統(tǒng)的成本約束和運(yùn)行需求,以及農(nóng)村電網(wǎng)應(yīng)用特點(diǎn),提出一種基于核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法。對(duì)于不同容量的分布式光伏發(fā)電系統(tǒng),使用核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)建分布式光伏短期功率預(yù)測(cè)模型,使用基于權(quán)重的訓(xùn)練樣本篩選方法提高預(yù)測(cè)模型計(jì)算效率,并通過(guò)粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù)。預(yù)測(cè)模型使用低成本的非數(shù)值天氣預(yù)報(bào)采樣信息,對(duì)幾十千瓦級(jí)的分布式光伏,預(yù)測(cè)相對(duì)誤差僅16%～18%,能在低功耗處理器上實(shí)現(xiàn)10ms內(nèi)完成單次發(fā)電功率預(yù)測(cè),在簡(jiǎn)化低權(quán)重屬性后能基本保持原有精度,同時(shí)在分布式光伏隨機(jī)覆塵或逆變器故障條件下預(yù)測(cè)誤差基本不變,具有較高的適應(yīng)能力。
[Abstract]:With the rapid development of rural power grid in China, the integrated application of distributed photovoltaic (DPV) is an important way to realize the local absorption of new energy. The State Grid Company has also issued policies to provide convenient conditions and technical support for distributed photovoltaic access. The related distributed photovoltaic power prediction technologies need to be deeply studied. Considering the cost constraints and operational requirements of the prediction system and the characteristics of rural power grid applications, a distributed photovoltaic power prediction method based on the kernel function extreme learning machine is proposed. The distributed PV short-term power prediction model is constructed by using kernel function extreme learning machine, and the computational efficiency of prediction model is improved by training sample screening method based on weight. The model parameters are optimized by particle swarm optimization algorithm. The prediction model uses low-cost non-numerical weather prediction sampling information, for tens of kilowatts of distributed photovoltaic, The relative error of prediction is only 16 / 18. It can realize the prediction of single generation power within 10 Ms on a low power processor, and can keep the original precision after simplifying the low weight attribute. At the same time, the prediction error is basically unchanged under the condition of distributed photovoltaic dusting or inverter fault, and it has high adaptability.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277067)資助
【分類號(hào)】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1519554