基于NARX神经网络的光伏发电功率预测研究

【摘要】：为了较准确地预测光伏发电系统的发电功率,建立了动态神经网络预测模型。该模型采用有外部输入的非线性自回归神经网络(NARX)结构,考虑太阳能辐射量和电池板温度对光伏发电功率的影响,利用NARX神经网络强大的非线性映射和泛化能力,进行了发电功率的预测。结果表明,利用NARX神经网络预测光伏发电功率是可行的,并且与传统BP神经网络相比,具有良好的适应性和预测精度。 【作者单位】： 中山大学物理科学与工程技术学院;天宝电子(惠州)有限公司;
【关键词】： 光伏系统 有外部输入的非线性自回归 神经网络 发电功率预测
【基金】：广东省科技计划(2013B010405009) 珠海市战略性新兴产业重大专项(2014D0601990002) 广东省产学研合作项目(2014B090903009)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 随着化石能源的日益枯竭和人类环保意识的增强,太阳能光伏发电作为一种清洁、灵活和成熟的新型发电方式在未来的能源供应中发挥着越来越重要的角色[1]。近年来,我国光伏产业得到迅速发展[2-3]。光伏发电系统由于受太阳辐射强度、光伏组件温度、环境和某些随机因素的影响,其发

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