基于BP神经网络的光伏短期功率预测模型

【摘要】：正光伏发电具有很强的随机性和不确定性,为了减轻其对电网的影响,大规模接入光伏,有必要对光伏发电功率进行预测,以便采取相应的应对措施。提出了一种基于反传播(Back Propagation,BP)神经网络的光伏短期功率预测模型,利用气象局发布的日类型和温度信息来挑选与预测日最相关的相似日,再将挑选出的相似日的历史发电序列、温度信息以及预测日的温度预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值。 【作者单位】： 云南电网公司研究生工作站;华北电力大学;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院;
【关键词】： 神经网络 预测模型 功率预测 光伏阵列 光伏发电 预测精度 预报信息 应对措施 发电功率 发电量
【分类号】：TM615.2
【正文快照】： 光伏发电具有很强的随机性和不确定性,为了减轻其对电网的影响,大规模接入光伏,有必要对光伏发电功率进行预测,以便采取相应的应对措施。提出了一种基于反传播(Back Propagation,BP)神经网络的光伏短期功率预测模型,利用气象局发布的日类型和温度信息来挑选与预测日最相关的相

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