基于模糊识别的光伏发电短期预测系统

【摘要】：随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。 【作者单位】： 华中科技大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 发电预测 神经网络 天气预报 模糊识别 光伏
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2010CB227206) 科技部2010年度公益性行业(气象)科研专项“太阳能预报技术研究”(GYHY201006036) 国家自然科学基金(50907027)资助项目
【分类号】：TM615
【正文快照】： 1引言随着全球范围内能源紧缺和环保问题的日益突出,可再生能源的利用引起广泛的重视。光伏发电作为一种重要的可再生能源形式,它是目前可再生能源中技术最具规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一,越来越受到人们的关注[1-4]。目前大规模的光伏发电系统已经在国内外

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