基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型

【摘要】：随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测。通过对影响输出功率各项因素的分析,得出了预测模型输入变量选择的理论依据;为了提高模型在各种天气条件下的预测精度,提出了相似日选择算法和训练样本确定方法;针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用增加动量项和可变学习率相结合的方法对其进行了改进。最后通过预测结果分析,验证了所提模型和算法的有效性。 【作者单位】： 合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心;
【关键词】： 预测 光伏发电系统 人工神经网络 相似日选择算法 训练样本确定方法 BP算法
【基金】：国家自然科学基金项目(50837001) 国家863高技术基金项目(2007AA05Z240) 国家重点基础研究专项经费项目(973项目)(2009CB219702) 合肥工业大学校基金(2010HGXJ0061)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言近些年,光伏发电由于清洁能源特性得到了快速的发展。但是,由于受到太阳辐射强度和天气因素的影响,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[1-2]。对光伏发电系统输出功率的准确预测,有利于电力系统

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