BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用

【摘要】：为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报。首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性。 【作者单位】： 东南大学电气工程学院;
【关键词】： 光伏发电 BP神经网络 马尔科夫模型
【分类号】：O211.62;TM715
【正文快照】： 传统的日调度计划的制定,主要考虑日负荷预测和传统旋转机组(火力、水力发电等)能力的平衡,并在此基础上进行电力系统优化调度。光伏发电系统的出力抵消了一部分配电网负荷,当发电规模积累到一定数量级后,势必会影响其他传统旋转机组的调度,因此光伏电站日发电量预测对于电网

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