基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型

【摘要】：目前,光伏系统出力预测在精度方面还远不能满足电力系统调度的要求,已成为阻碍光伏发展的主要瓶颈问题之一。考虑到光伏系统的高度非线性特性,难以用传统的数学模型表征其输出功率与外界条件之间的映射关系。首先以传统反传播神经网络作为建模基础,建立光伏系统出力初步预测模型,再基于由光伏系统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进行修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。进一步进行算例仿真验证,结果表明所建立的光伏系统出力预测模型能够较好地反应现场实际情况。 【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【关键词】： 光伏系统 神经网络 波动量统计规律 预测模型
【基金】：国网科技项目(DG71-12-003) 国家自然科学基金项目(51167018)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言大规模光伏系统的并网有利于缓解能源危机、保护环境,但是其输出功率具有随机性、不连续性等特点会对光伏并网电力系统的安全、稳定运行以及电能质量等造成严重威胁,因此光伏系统出力预测显得极为重要。然而,目前光伏系统出力预测在精度方面还远不能满足大规模光伏并网电

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