基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

【摘要】：为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 k W的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。 【作者单位】： 沈阳农业大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 光伏功率预测 集合经验模态分解 BP神经网络 游程检验法 组合预测模型
【基金】：十二五国家科技支撑项目(2012BAJ26B00)~~
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。众所周知,光伏电池由于受自然气象条件的影响,光伏发电具有不确定性和间歇性。大规模光伏发电接入电网,会给电力系统运行和调度带来较大影响,成为太阳能光伏利用的最

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