1 绪 论
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 风能和光伏发电的发展现状
1.3 风光功率预测技术研究现状
1.4 风光功率混合储能系统容量配置技术研究现状
1.5 本论文工作
2 风光功率预测及储能系统容量配置的基本理论介绍
2.1 引言
2.2 光伏和风力发电系统及其输出特性分析
2.3.1 影响光伏阵列功率输出的因素
2.3.2 基于灰色关联度基本理论的相似日选取方法
2.4 风电功率时间序列的相空间重构方法
2.5.1 光伏净负荷计算
2.5.2 并网功率的合理波动范围
2.5.3 净负荷的时频转换及频谱分析
2.6 本章小结
3 基于PSO-DE优化AWNN参数的风光功率超短期预测方法
3.1 引言
3.2.1 自适应小波神经网络
3.2.2 基于AWNN的风光功率超短期预测算法
3.3.1 PSO-DE算法
3.3.2 基于PSO-DE的AWNN参数优化算法
3.3.3 基于改进AWNN的风光功率超短期预测算法
3.4 基于PSO-DE优化AWNN参数的风光功率超短期预测方法的仿真分析
3.4.1 光伏功率数据描述
3.4.2 光伏功率超短期预测结果及分析
3.4.3 风电功率数据描述
3.4.4 风电功率超短期预测结果及分析
3.5 本章小结
4 基于净负荷平抑的混合储能系统容量配置优化方法
4.1 引言
4.2.1 混合储能系统设备选型
4.2.2 单种储能设备的容量计算方法
4.3 混合储能系统容量配置优化模型的影响因素
4.3.1 不同储能设备的实际荷电状态限制
4.3.2 不同储能设备的容量损失和循环寿命限制
4.3.3 不同储能设备在光伏站运行年限内的更换次数限制
4.4 基于净负荷平抑的混合储能系统容量配置优化模型
4.4.1 基于净负荷平抑的混合储能系统容量配置优化模型的目标函数
4.4.2 基于净负荷平抑的混合储能系统容量配置优化模型的约束条件
4.5 混合储能系统容量配置优化模型求解的PSO-DE算法
4.6 基于净负荷平抑的混合储能系统容量配置优化模型的仿真分析
4.6.1 实验数据描述
4.6.2 仿真结果及分析
4.7 本章小结
5 结论和展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
附录
A.作者在攻读硕士期间发表的论文
B.作者在攻读硕士期间参加的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
重庆大学;