光伏电站辐照度ANN预测及其两维变尺度修正方法

【摘要】：改进现有的太阳辐照度ANN预测模型,提出基于时间周期性和邻近相似性的两维变尺度预测值修正方法。首先增加环境温度和积日作为输入,使模型能更好地拟合辐照度的变化规律,提高其预测性能和泛化能力;并且利用适当的数学变换对多维历史数据输入进行维数约减以降低模型的复杂程度,增强其鲁棒性和适应性;然后根据不同的修正尺度、天气类型和辐射衰减程度定义参考值和相应的权重系数,在此基础上利用历史数据对辐照度的预测值进行修正。实际数据的仿真结果验证了模型改进的合理性和修正方法的有效性。 【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);济南供电公司;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院;光伏材料与技术国家重点实验室(英利集团);
【关键词】： 光伏电站 辐照度 预测模型 时间周期性 邻近相似性 修正方法
【基金】：国家自然科学基金(51277075) 中央高校基本科研业务费专项资金资助重点项目(11ZG09) 河北省自然科学基金(E2012502047) 河北省科技支撑计划重点项目(12213913D) 中国南方电网公司重点科技项目(2011ZD24)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言2011年全世界光伏发电新增装机容量超过28GW,总容量由2010年的39.7GW上升至68.0GW,增长率达70%。2011年我国光伏发电新增装机容量为2.5GW,累计总容量由2010年的800MW增加至3.3GW。随着500kW级光伏并网逆变器等关键设备的国产化,大型并网光伏发电系统开始商业化推广[1’2

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