基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测

被引：18
|
作者：
祝暄懿
姚李孝
机构：
[1] 西安理工大学水利水电学院
来源：
电网与清洁能源 | 2019年 / 35卷 / 03期
关键词：
光伏发电; 相似日原理; 小波神经网络; 功率预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM615 [太阳能发电]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
光伏发电功率预测对电网的稳定性和安全性具有十分重要的意义。提出了基于相似日和小波神经网络的预测方法,根据相似日理论通过灰色关联系数法选取历史相似日,将选取的6个相似日的发电数据作为模型的输入变量,同BP神经网络、小波神经网络的预测结果进行对比和误差分析。以某光伏电站历史发电数据为例,验证算法的可行性。
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页码：75 / 78
页数：4
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