基于改进相似日算法的光伏电站功率预测

【摘要】：针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,给出一种基于改进相似日算法的广义回归神经网络功率预测方法。在该方法中,提出一种对日相似度与前趋势相似度进行多目标优化来选取相似日集的改进相似日算法,并建立了基于此算法的广义回归神经网络功率预测模型,以太阳辐照度、温度和湿度作为模型输入,光伏电站发电功率作为模型输出,提前一天预测间隔为1 h的输出功率。利用甘肃某光伏电站的实测数据进行仿真,结果表明,该方法较传统功率预测方法有更高的预测精度。 【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【关键词】： 光伏电站 功率预测 广义回归神经网络 相似日算法
【基金】：国家高技术研究发展计划(2012AA052901)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 太阳能光伏电站输出功率受到太阳辐照度、温度等多种气象因素的影响,具有一定的周期性与时变性。预测光伏电站的输出功率,有助于电力调度部门统筹安排常规能源发电与光伏发电,及时调整发电计划,为科学调度提供依据[1]。国内对光伏电站功率预测的研究仍受限于数值天气预报系统

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