基于相似日聚类和贝叶斯神经网络的光伏发电功率预测研究

【摘要】：光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。 【作者单位】： 华北电力大学经济与管理学院;
【关键词】： 光伏阵列 功率预测 相似日 模糊C均值聚类 贝叶斯神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071052) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(12QX23)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 1引言随着气候变化、资源能源的耗竭和成本增加,可再生能源(风能、太阳能、地热能等)的开发和利用成为全球关注的焦点。光伏发电的建设周期短,具有安全可靠、无噪声、低污染、地域限制少等优点,近年来得到了快速的发展。但由于光伏发电固有的间歇性和不确定性特点,大规模分布

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