基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测

【摘要】：分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。 【作者单位】： 天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室;
【关键词】： 光伏系统 反馈型神经网络 发电功率预测 气候环境
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言大规模光伏并网发电是利用太阳能的一种有效方式,但光伏发电系统受光照强度和环境温度等因素的影响,其输出功率的变化具有不确定性,不利于电网调度部门安排常规电源和光伏发电的协调配合。因此,需要对光伏系统的输出功率预测进行研究,预先获得其输出功率曲线,从而协调电

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