地基云图结合径向基函数人工神经网络的光伏功率超短期预测模型

【摘要】：光伏功率由于受到诸多局地随机突变因素的影响,其超短期预测面临很大挑战。云是引起地表辐射随机变化,进而引起光伏出力随机变化的最主要因素之一,在光伏功率预测建模中亟需将云这一因子进行量化和建模。首先,基于全天空云图,利用数字图像处理技术提取与辐射相关的图像特征;然后,将大气层外辐射、大气质量、图像亮度和云量作为输入因子,将地表辐射作为输出,建立径向基函数神经网络预测模型;最后,根据光电转换模型最终实现光伏功率超短期预测。实验结果表明:计及地基云图信息的光伏功率超短期预测模型,效果明显优于无图像信息的模型,为光伏电站超短期功率精确预测提供了重要的方法。 【作者单位】： 中国电力科学研究院;
【关键词】： 地基云图 人工神经网络 光伏功率预测 超短期
【基金】：国家863高技术基金项目(2011AA05A104) 中国电力科学研究院科技创新基金项目(YN83-14-006)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 征;然后,将大气层外辐射、大气质量、图像亮度和云量作为输入因子,将地表辐射作为输出,建立径向基函数神经网络预测模型;最后,根据光电转换模型最终实现光伏功率超短期预测。实验结果表明:计及地基云图信息的光伏功率超短期预测模型,效果明显优于无图像信息的模型,为光伏电站

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