一种光伏系统短期功率预测模型

【摘要】：为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划和减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。首先利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,再基于神经网络将相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;然后以预测日天气预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值;最后基于数学量化的由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,进而为调度运行人员提供决策辅助。 【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;国网新疆电力公司昌吉供电公司;
【关键词】： 光伏出力预测 人工神经网络 波动量统计规律 预测模型
【基金】：国家自然科学基金项目(51167018)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏发电具有波动性和间歇性,大规模光伏电站并网运行会对电力供需平衡、电力系统的安全稳定经济运行以及电能质量等产生不可忽视的影响。对光伏电站的输出功率进行预测有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合,适时及时地调整调度计划,合理安排电网运行

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