并网型光伏电站发电功率预测方法与系统的任务书.docx

并网型光伏电站发电功率预测方法与系统的任务书
一、任务背景
光伏发电系统是一种利用太阳能光照直接转换为电能的电气系统，其发电过程对环境无污染，具有能源开发、环境保护、可持续发展等重要意义。光伏发电系统在全球范围内得到广泛应用，其构建的光伏电站在城市、乡村、工厂等多个领域得到了广泛推广和应用。
随着光伏电站规模越来越大、数量越来越多，如何对光伏电站的电能进行准确的预测和控制，成为了光伏电站管理的重要课题之一。现有的光伏电站发电功率预测方法存在许多不足之处，需要进一步研究和改进。本任务书旨在研究并网型光伏电站发电功率预测方法与系统。
二、任务目标
本任务的主要目标是研究并网型光伏电站发电功率预测方法与系统，具体包括以下内容：
1.对现有光伏电站发电功率预测方法进行系统评述，分析其优缺点及应用领域；
2.研究并分析影响光伏电站发电的各种因素，包括天气条件、时间、位置、光照强度、气温、风速等，选取影响最大的指标进行预测模型构建；
3.针对已选定的指标，构建并测试适用于并网型光伏电站发电功率的预测模型，包括时间序列模型、回归分析模型、神经网络模型等，并比较其预测效果；
4.基于研究结果，开发一套可在实时、预测和应用环节中集成的预测系统，并优化其性能。
三、任务内容
本次任务将包括以下内容：
1.建立光伏电站发电功率预测模型的基础方法和原理，包括时间序列分析、回归分析、神经网络等方法；
2.评述光伏电站发电功率预测方法的现状和应用情况，并挖掘其发展趋势和研究热点；
3.选择适当的预测指标，收集光伏电站的相关数据，建立预测模型，并统计神经网络方法、ARIMA模型、自回归线性模型、支持向量机回归方法的综合预测结果；
4.建立实时、预测和应用三个环节的预测系统，并评估其预测效果和系统性能；
5.通过建立实物模型和仿真模型相结合的方法，验证预测模型的可行性和可靠性。
四、任务进度
1.第1-2周：选题确定，调研资料搜集，设计研究方案和实验方案。
2.第3-5周：收集并整理光伏电站数据，建立预测模型，并进行模型的优化和测试。
3.第6-8周：开发预测系统，对系统进行集成、测试和验证，并根据测试结果进行调整和优化。
4.第9-10周：对研究结果进行总结，撰写论文，并准备任务报告和成果展示。
五、预计成果
1.研究并网型光伏电站发电功率预测方法，深入分析其现状和应用领域；
2.建立适用于光伏电站的影响因素预测模型，并评估其预测效果和系统性能；
3.开发具有实时、预测和应用三个环节的预测系统，并在实验中评估其性能和稳定性；
4.撰写任务报告和论文，并在展示环节展示研究结果和成果。
六、参考文献
1.ZhaoB,HuangY.Areviewonforecastingofwindspeedandwindpower[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2010,14(1):199-204.
2.KennedyMJ,BlancoMI,ByrneEP.Areviewofwindspeedandsolarirradianceforecastingmethodsforrenewableenergyintegration[J].ProgEnergyCombustSci,2011,38(2):540-63.
3.TaylorJW.WeatherDerivatives:AToolforManagingCli-mateRiskinAgriculture[M].WorldBankPublications,2003.
4.BoxGEP,JenkinsGM,ReinselGC.TimeSeriesAnalysis:ForecastingandControl[M].Wiley,1994.