基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究

【摘要】：现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 【作者单位】： 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院);湖北省气象科技服务中心;
【关键词】： 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2010CB227206) 科技部公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006036) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(HUST2010MS102)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 织特征映射聚类;距离分析0引言近年来,越来越多的MW级光伏发电系统接入电网运行,然而光伏发电功率的随机性和间歇性对电力系统经济、安全和可靠运行产生的负面影响也日渐突出[1-3],因此,迫切需要对光伏系统发电量进行准确预测,进而采取相应的技术措施抑制或补偿光伏发电功率

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