导　　师： 丁明

学科专业： H0802

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 合肥工业大学

摘　　要： 全球不断增长的能源需求对世界各国提出了两个严峻挑战：气候变化和能源安全，大力发展可再生能源成为世界各国应对挑战的共同选择。太阳能是至今地球上最大的可用能量来源，利用太阳能发电的光伏系统具有安装灵活，维护简单，环境友好等优点，受到了世界各国的重视，尤其是并网光伏发电系统得到了快速的发展。但是由于受到太阳辐射和温度等因素的影响，光伏发电系统的输出功率具有波动性和间歇性，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。对光伏发电系统输出功率进行短期准确预测，有利于电力系统调度部门统筹安排常规电源和光伏发电的配合，合理调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的不利影响，保证电网的安全稳定运行，并充分利用太阳能资源，有效发挥光伏发电的社会效益和经济效益。本文对光伏发电系统输出功率短期预测技术进行了探讨和研究。首先将光伏发电系统输出功率短期预测技术分为两类：基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术，基于历史数据（气象历史数据、太阳辐射历史数据、输出功率历史数据等）的短期预测技术。然后详细研究了太阳辐射短期预测技术、基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术、基于历史数据的短期预测技术这三部分内容；在第一部分中，研究了瞬时太阳辐射预测、逐时太阳辐射预测和日总太阳辐射预测；在第二部分中，梳理了光伏发电系统输出特性模型，探讨了MPPT的能量损失和转换效率、光伏发电系统的可靠性，提出了基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术的实现过程；在第三部分中，探讨了基于太阳辐射强度的间接预测方法和基于光伏发电系统输出功率历史数据的直接预测方法。接着重点实现了三种典型预测方法，分别是基于太阳能电池两参数简化直流模型的光伏发电系统输出功率短期预测方法、基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期间接预测方法、基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期直接预测方法。最后介绍了光伏发电系统输出功率短期预测软件包的编程实现。本文对光伏发电系统输出功率短期预测技术进行了详细地梳理和研究，最终以软件包的形式将各种预测方法加以整合。所研发的软件包作为微网能量管理系统高级应用的一部分，成功应用于国家863课题，安徽省电力科学研究院、合肥市供电公司有关分布式发电和微网的多个科研课题中，为光伏能量管理系统中输出功率预测模块的实现提供了借鉴和指导意义。

关 键 词： 可再生能源 光伏发电系统 输出功率 短期 预测技术 太阳辐射 输出特性模型 历史数据 神经网络

分 类 号： [TP3 TP2]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]