基于小波神经网络的光伏系统发电量预测

【摘要】：针对光伏系统发电量的影响因素,建立具有超强泛化能力的小波神经网络短期发电量预测模型。以相同日类型条件下的光伏系统发电量、环境温度、光板温度、相对湿度的历史数据作为样本,对模型进行训练和发电量预测。通过小波神经网络模型和BP神经网络模型预测结果的对比分析表明:小波神经网络模型训练次数少,收敛速度快,预测精度高。 【作者单位】： 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;
【关键词】： 光伏系统 发电量预测 小波神经网络 BP神经网络
【基金】：中央高校基本科研业务启动费资助项目(10QG08)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言受光照强度和环境温度等因素的影响,光伏发电系统输出功率具有不确定性,其发电量的变化是一个非平稳的随机过程,在并网后将直接影响系统的安全、稳定运行。高效的发电量预测可以提高光伏发电系统的控制精度,有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合,及

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