基于相似日的光伏发电短期预报模型

【摘要】：在分析影响光伏阵列发电功率的天气因素基础上,提出了一种基于天气预报信息和相似日分类选取的反馈型神经网络预测模型。运用天气预报和相似日评价函数,从天气的历史数据中选择出天气相似日,结合相似日的发电功率和相似日与预测日的天气数据建立Elman神经网络预测模型。实验结果表明,模型预测精度较好,具备一定有效性。 【作者单位】： 杭州电子科技大学自动化学院;
【关键词】： 光伏发电 功率预报 Elman神经网络 相似日分类
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(LQ12E07001) 浙江省重大科技专项资助项目(2009C11020)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着光伏发电技术的发展,光伏发电的上网电量在电网中占有一定的比例,但光伏发电随着天气的变化而变化,具有不稳定性,对大电网造成了一定的冲击[1],为了降低光伏并网对大电网的冲击,光伏发电功率预测受到了各国学者的重视。近年来,国内外对光伏发电预报的研究工作取得了

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