太阳能光伏发电量分类预测研究

【摘要】：光伏发电受自然环境、地理条件和设备性能的影响,光伏发电量存在着的很强的不确定性,针对这一问题,本文提出了对光伏发电量进行分类预测研究,为电力部门调度提供参考。首先根据对光伏发电量影响的自然和设备性能等因素,确定光伏电量预测模型;用模糊聚类的方法对实测数据进行分类;最后用Elman神经网络进行预测,应用MATLAB软件进行仿真分析,对实际值和预测值进行对比分析,证明所提出分类预测方法的有效性和可靠性。 【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;兰州城市学院信息工程学院;
【关键词】： 太阳能发电 光伏发电量 Elman 预测
【基金】：甘肃省自然科学基金(145RJZA128)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言太阳能具有不稳定、间歇性和不可控性等特点,给微电网的并网运营带来很多挑战,光伏发电的有效预测可以为电力部门调度分配电量提供依据,同时也能促进光伏产业的大力发展[1-2]。Elman神经网络的结构特点使系统具有适应时变特性的能力,能直接动态反映动态过程系统的特性,被

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