基于马尔可夫链的光伏并网发电量预测

【摘要】：引入适合解决随机序列决策问题的马尔可夫链理论,建立基于历史运行数据条件下的马尔可夫链的太阳能光伏并网发电量预测模型,完成与实际光伏并网发电系统运行数据的对比。结果表明,预测模型有较高的精度,能够应用于光伏并网系统发电量预测。 【作者单位】： 北京建筑大学电气与信息工程学院;中国建筑设计研究院建筑设计总院BIM设计研究中心;山东省电力公司;
【关键词】： 光伏并网系统 马尔可夫链 发电量 预测 转移概率
【基金】：北京市属高等学校人才强教计划
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言太阳能光伏发电量受自然环境因素影响大,其对电网大系统的负荷频率控制、系统稳定性和可靠性以及电能质量产生影响[1~3]。目前,太阳能发电量预测技术研究[4]主要方法有多元线性回归模型、神经网络模型和灰色理论模型。多元线性回归模型需要大量统计数据,只考虑辐射量与温

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