一种新的光伏发电预测模型的设计

【摘要】：为了对光伏发电的输出功率进行预测,本文分析光伏发电的影响因素,提出了一种基于太阳辐射功率曲线匹配的预测模型。该模型将历史数据按时段进行分解,查找与当前时段太阳辐射功率曲线最为匹配的数据,以此构建并训练BP神经网络,来预测未来3个小时内的太阳辐射功率,能够较好的实现预测目标。实验结果表明,该模型有较高的精度,可对电网调度起到重要的指导作用。 【作者单位】： 西华大学机械工程与自动化学院;
【关键词】： 光伏发电预测 太阳辐射曲线匹配 时段分解 BP神经网络
【分类号】：TM615
【正文快照】： 光伏发电具有间歇性和波动性,其输出功率的剧烈变化会对要接入的电网造成巨大冲击,因此需要对光伏发电进行预测。光伏发电预测主要分为两类。一类是利用数值天气预报和太阳辐射模型。2011年由我国气象部门研发的“太阳能光伏发电预报系统”基于中尺度数值天气预报,可以预报未

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