基于气象相似度与马尔科夫链的光伏发电预测方法

【摘要】：针对目前光伏发电预测中实用性较低、预测精度不高、气象条件利用不充分和预测跟踪性能较差等现象,设计出基于气象相似度与五状态马尔科夫链的光伏发电预测方法。该方法利用神经网络建立气象相似度—发电量相似度的过渡模型,用该模型预测可获得预测日发电量的预测结果,最后分别用三状态和五状态的马尔科夫链修正预测结果。实验结果表明:相比不充分利用气象条件的神经网络预测方法,基于气象相似度与五状态马尔科夫链的光伏发电预测方法具有较高的预测精度、实用性和良好的预测跟踪性能。 【作者单位】： 广西大学电气工程学院;广西电力职业技术学院动力工程系;
【关键词】： 气象相似度 马尔科夫链 神经网络 光伏发电 预测方法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51267001)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 光伏发电在减少环境污染、缓解能源危机、改善能源结构等方面作用突出,已成为目前可再生能源重要发展方向[1]。但是光伏系统相比大电网是不可控的,其发电的随机性会对大电网造成冲击[2]。因此,需要加强光伏发电的预测研究,预先获得光伏发电系统的日发电量曲线,从而协调电力系

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