【摘 要】
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随着光伏装机量不断增加,大规模的光伏并到电网中。由于光伏发电具有间歇性和波动性,会对光伏并网以及电力系统安全和稳定运行产生较大影响。太阳辐照度作为影响光伏发电的重要因素,对太阳辐照度的准确预测对于光伏发电有重要意义,有利于电力系统对电力资源的调控与规划,提高资源利用率,保障电网安全运行。太阳辐照度受各种因素影响,传统方法难以准确预测,随着神经网络模型在太阳辐照度预测领域的应用,预测效果得到很大提升
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随着光伏装机量不断增加,大规模的光伏并到电网中。由于光伏发电具有间歇性和波动性,会对光伏并网以及电力系统安全和稳定运行产生较大影响。太阳辐照度作为影响光伏发电的重要因素,对太阳辐照度的准确预测对于光伏发电有重要意义,有利于电力系统对电力资源的调控与规划,提高资源利用率,保障电网安全运行。太阳辐照度受各种因素影响,传统方法难以准确预测,随着神经网络模型在太阳辐照度预测领域的应用,预测效果得到很大提升。本文利用时空分布分析方法及基于小波包分解和双向门控循环神经网络的方法对太阳辐照度进行分布分析及预测。具体研究内容如下:（1）选取安徽省2014至2018年太阳辐照度数据进行时空分析,得知安徽省太阳辐照度整体呈现按纬度分布的条带状,在淮北平原太阳辐照度呈现高值聚集状态,皖西丘陵山区部分呈现低值聚集状态,其他地区不明显。7月份太阳辐照度最高,12月份最低。安徽2014年至2018年间太阳辐照度变化有明显差异,与太阳活动和天气异常情况有关,2014年太阳辐照度为5年中最高,2016年为最低。（2）将太阳辐照度原始数据与气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风速、日照时数和0cm地温等8个气象因子进行复相关分析,量化各因子对太阳辐照度的影响程度,用双向门控循环网络（Bi-GRU）分季节进行月预测,并与支持向量机（SVM）和整合移动平均自回归（ARIMA）模型进行比较。（3）将小波包分解后的太阳辐照度数据进行标准化后用Bi-GRU神经网络进行预测和重构,并与直接用Bi-GRU神经网络进行预测的结果进行对比,最后对预测结果进行空间插值分析。结果表明经小波包分解后预测的模型在各季节中均展现较小的预测误差,春季预测中平均绝对误差（MAE）减小了20.1%,均方根误差（RMSE）减小了约24.0%,R~2得分由0.55提高到0.74。夏季预测中MAE减小了44.1%,RMSE减小了约36.9%,R~2由-0.30提高为0.48。秋季预测中MAE减小了13.6%,RMSE减小了13.5%,R~2得分由0.15提高为0.37。冬季预测中MAE减小了8.65%,RMSE减少了9.81%,R~2得分由-0.9提高到-0.54,预测结果具有可靠性。
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