基于相空间重构和小波神经网络的光伏阵列发电量预测

【摘要】：针对光伏发电厂发电量预测系统的特点以及预测方法存在预测输入项繁多、预测成本高等缺陷,利用相空间重构结合小波神经网络,提出一种便于实施、预测成本低且可靠性高的发电量预测方法,最后经实验验证进一步证明了该方法的有效性。 【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;中国国际航空股份有限公司;
【关键词】： 光伏发电 相空间重构 小波神经网络 发电量预测
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着光伏发电技术的大规模应用及智能电网的发展,迫切需要解决光伏发电并网问题。然而光伏发电却具有显著的间歇性和随机性,其大规模接入电网必将导致潮流方向、配网结构、运行方式等的深刻变化,光伏发电大规模入网的关键技术之一,就是要做好光伏发电发电量的预测以及提

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