基于神经网络的光伏输出预测方法研究开题报告

全文总字数：2595字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 1 当今现状及需求

当今世界，能源短缺已成为举世瞩目的问题，人类经济社会的可持续发展正面临着来自能源短缺的严峻挑战。在解决能源开发、利用、供应、消费与经济社会发展的矛盾中，我国的情形更为复杂和严重，以致能源安全被提到了国家战略的高度。在此情况下，建设国家战略性能源基地，保障国家能源供给，在承担历史使命中又好又快发展我国能源经济，显然具有重要意义。

作为理想的可再生能源，太阳能受到了许多国家的重视。目前太阳能电池的种类不断增多，应用范围日益广阔，市场规模也在逐步扩大。世界光伏组件在过去15年平均增长率约15%，太阳能电池的生产量更是平均每年增长40%。本世纪以来，一些发达国家纷纷制定了发展包括太阳能在内的可再生能源计划。太阳能电池的研究的生产在欧洲、美洲、亚洲大规模展开。美国和日本为争夺世界光伏市场的霸主地位，争相出台太阳能技术的研究开发计划。

1. 2 选题目的及意义

当前国家大力推广太阳能技术以应对日益严重的能源与环境危机。其中，光伏发电技术成为了当前研究的主要方向。光伏发电具有显著的能源、环保和经济效益，是最优质的绿色能源之一。从减排二氧化碳效果而言，安装1平方米光伏发电系统相当于植树造林100平方米。目前，发展光伏发电等可再生能源将是根本上解决雾霾、酸雨等环境问题的有效手段之一。但由于自然条件的限制，使得光伏发电功率呈现随机性、间歇性及波动性。这些特性的存在会破坏电网稳定性，对电能质量影响较大。因此，研究光伏发电的功率特性，合理有效地预测光伏发电功率，对电网安全稳定运行、优质供电具有重要意义。而神经网络在处理非线性问题方面有着别的方法无法比拟的优势，而预测控制对于具有约束的卡边操作问题具有非常好的针对性，因此将神经网络与预测控制相结合，发挥各自的优势，对非线性、时变、强约束、大滞后工业过程的控制提供了一个很好的解决方法。

2. 研究的基本内容与方案

1 主要内容

1.2 通过实验探究神经网络与其结构或其他方面的关系，编写神经网络算法；

3. 研究计划与安排

3.26-4.06 学习使用 matlab；

4.07-4.20 运用 matlab 搭建神经网络模型，并得到神经网络与其结构或其他方面的关系；

4.21-5.17 用已经构建的模型，在指定的数据集上取得达标的效果，实现对光伏输出功率的预测；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]《神经网络结构设计的理论和方法》[m] 魏海坤. 北京: 国防工业出版社

[2]易翔. 光伏功率预测系统的研究与实现[d] 北京. 北京工业大学 2013年

[3]余世杰,何慧若译. 太阳能的光伏利用[m] 合肥. 合肥工业大学 17-34.1991