一种光伏功率预测的RBF神经网络校正模型

【摘要】：提出一种基于灰色系统校正的RBF神经网络光伏功率预测模型。从提高预测精度的角度出发,本文采用具有较强拟合能力的RBF神经网络,对非理想条件下光伏出力进行预测。为了进一步提高预测精度,通过以相邻日数据为样本,构建的灰色系统模型,对光伏出力预测结果进行校正,确定最终的光伏功率预测值。通过对预测结果的比较分析,验证所提算法的准确性,减小了单独使用RBF神经网络进行预测所产生的误差。 【作者单位】： 江苏省电力公司电力科学研究院;江苏省电力公司调度;合肥工业大学;
【关键词】： 灰色系统 RBF神经网络 相邻日 相似日
【分类号】：TP183;TM615
【正文快照】： 光伏发电具有波动性,间歇性和周期性,少量的光伏发电并网对整个电网的影响并不大,当光伏并网的渗透率的提高时,将对电网的电能质量产生重要的影响,如频率的波动,有功功率不平衡等。于是,对光伏发电输出功率的准确预测就极为重要,电力部门可以利用预测出的数据进行电力调度,对

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