基于相似日和神经网络的光伏发电预测

【摘要】：光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似日,根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入,直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测,并通过预测误差分析证明了算法的有效性。 【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所 中国科学院网络化控制系统重点实验室;中国科学院大学;
【关键词】： 光伏发电 相似日原理 BP神经网络 功率预测
【基金】：国家自然科学基金(61100159) 中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KGCX2-EW-104)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言受季节、昼夜及阴晴等气象条件的影响,分布式光伏发电系统的输出功率具有间断性和随机性。光伏发电系统的并网运行会对电网产生周期性的冲击,影响电网的稳定。对光伏系统的输出功率进行精确预测,便于调度部门对常规电源的统筹安排和光伏发电的协调配置,适时及时地调整调

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