基于马尔科夫链误差修正的光伏发电预测

【摘要】：为了提高光伏发电预测的精度,在传统BP神经网络预测模型的基础上,利用相似日算法和马尔科夫链理论对预测模型进行改进。其方法以得到的相似日数据作为预测模型的输入量,通过BP神经网络进行训练,得到初步的预测值,然后根据马尔科夫链模型得到的误差状态转移概率矩阵对预测误差进行修正,根据修正后的误差得到新的预测值。最后通过与传统算法得到的预测结果进行误差对比分析,结果表明,改进算法的预测精度高于传统算法,验证了该模型的有效性。 【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;
【关键词】： 光伏发电 相似日算法 BP神经网络 马尔科夫链
【分类号】：TM615
【正文快照】： *0引言随着能源和环境问题的日益突显,光伏太阳能作为一种重要的清洁可再生能源发电形式,越来越受到世界各国的关注[1-2]。由于受到环境和气象因素的影响,光伏发电功率具有一定的波动性和随机性,因此,影响电力系统的安全、稳定运行。对光伏发电系统发电量进行预测研究,可以预

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