基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

【摘要】：光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。 【作者单位】： 智能电网教育部重点实验室 天津大学;
【关键词】： 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219708) 国家自然科学基金资助项目(50837001,51077098) 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A107)~~
【分类号】：TP183;TM615
【正文快照】： 0引言大规模光伏发电系统的应用,有助于缓解传统能源枯竭而引起的能源危机,但是其输出功率的波动特性会给电网造成较大的影响[1],因此,对光伏出力进行预测以便采取应对措施就变得极为重要。目前,针对光伏出力预测的方法大体上可以分为2种:直接预测和间接预测。直接预测是指通

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