基于神经网络的光伏系统发电功率预测

【摘要】：分析光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立基于神经网络的光伏发电功率预测模型。该模型采用三层BP(反向传播)神经网络结构,利用其强大的非线性映射和泛化能力,按季节建立4个预测子模型,子模型中将相同日类型的光伏发电功率的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。 【作者单位】： 云南电网公司北京能源新技术研究发展中心;天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室;
【关键词】： 光伏系统 发电功率预测 神经网络 气候环境影响
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言大规模光伏并网发电是利用太阳能的一种有效方式,但光伏发电系统受光照强度和环境温度等气候因素的影响,并网后功率变化具有不确定性。大量用户使用光伏发电系统为其提供电能,使得电网规划人员更加难于准确预测负荷的增长情况,影响系统的调度和机组出力的计划。因此,需

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