基于相似日理论和BP神经网络的光伏发电功率预测

【摘要】：光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时长和气温等多种气象因素的影响,具有随机性和波动性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,寻求光伏发电系统输出功率与各种相关因素之间的内在联系,对光伏发电系统未来的输出功率进行科学的预测。由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,提出选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计基于相似日原理的BP神经网络光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行验证。结果表明,模型有较好的预测准确度,具有一定的实用性及可行性。 【作者单位】： 东南大学电气工程学院;国网嘉兴供电公司;国电南瑞科技股份有限公司;
【关键词】： 光伏电站 功率预测 相似日 BP神经网络
【基金】：国家863高技术研究发展计划(2014AA052002) 国家自然科学基金(51307023) 新世纪优秀人才支持计划资助(NCET-13-0129) 江苏省2015年度普通高校研究生实践创新计划项目(SJLX15_0053)
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言光伏发电由于其可再生、环保灵活的特性得到广泛关注和快速发展[1]。但由于光伏发电系统的输出受到太阳辐照强度和众多天气因素的影响,其发电量的变化是一个非平稳的随机过程,对大电网而言是一个不可控源,其发电的随机波动性会对电网造成冲击,影响电网运行的可靠性与稳定

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