基于神经网络光伏发电预测模型的研究

【摘要】：随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据。通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各种因素,设计了一种新颖的基于BP神经网络的光伏发电预测模型。该模型根据不同的日类型和季节进行预测子模型划分,预测子模型以温度、历史发电数据、历史日照强度数据为输入数据对模型进行了训练与仿真分析。预测结果验证了该模型的有效性,对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义。 【作者单位】： 河北建筑工程学院;张家口职业技术学院;
【关键词】： 光伏发电 光电跟踪 神经网络 发电预测
【基金】：河北省建设厅2011年度经费资助项目(2011-114)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 太阳能作为一种新型可再生能源,与传统能源相比具有可再生、无污染、来源广泛等优点,是替代化石能源的主要选择,作为太阳能的重要应用。光伏发电技术已经成为各国争相发展的新能源技术之一。我国太阳能资源极其丰富,尤其是青海、西藏等人烟稀少的地区。太阳能的年日照时数能

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