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基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法

关注热度:80   来源:新能源学术论文  作者:王飞 米增强 杨奇逊 赵洪山
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【摘要】:提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进,通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多重耦合,实现数据特征的有效提取,并采用交叉验证优化其网络结构和参数;然后利用实测数据生成描述光伏电站功率特性的关联数据模型;最后根据辐照度等影响因子的预测值,通过关联数据模型映射得到发电功率预测值。仿真结果表明所述方法提高了预测的准确性。
【作者单位】: 华北电力大学电气与电子工程学院;新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【关键词】光伏电站 功率预测 神经网络 关联数据
【基金】:中央高校基本科研业务费专项资金资助重点项目(11ZG09) 国家自然科学基金(51077053) 河北省自然科学基金(E2012502047)
【分类号】:TM615
【正文快照】:
0引言光伏电站发电功率由于太阳辐射、环境温度、相对湿度、风速等影响因子的变化而表现出明显的波动性和间歇性,大规模光伏发电接入电网会给系统的功率平衡和安全稳定运行带来严峻挑战。光伏电站发电功率预测可为电力系统的调度管理、多能互补协调控制提供有力的技术支撑,对


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关键词: 光伏电站

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