结合相似日GA-BP神经网络的光伏发电预测

被引：37

作者：

耿博 ^{[1
]}

高贞彦 ^{[2
]}

白恒远 ^{[1
]}

何维 ^{[1
]}

董文杰 ^{[2
]}

赵友国 ^{[2
]}

机构：

[1] 深圳供电局有限公司

[2] 东方电子股份有限公司

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2017年 / 29卷 / 06期

关键词：

光伏; 发电; 预测; 相似日; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

为了高精度预测光伏发电,减小并网光伏对电力系统运行的不利影响,本文引入相似日的概念,对预测日的天气信息进行分析,根据天气信息、季节等数据,通过聚类的方法,在历史数据中筛选出与预测日特征相似的历史发电数据和天气数据,作为预测模型的训练样本,并采用GA-BP神经网络对系统进行建模以及光伏发电预测。通过对某光伏系统数据验证,计算了预测误差。分析结果表明该方法具有较高的预测精度。

引用

页码：118 / 123

页数：6

共 11 条

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