基于L-SVM的太阳能短期上网发电量预测方法研究

【摘要】：对光伏上网发电量进行短期预测,可以为电力部门的调度以及用电计划的调整提供参考.提出了一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LS-SVM)对短期光伏上网发电量的预测方法,LSSVM方法具有好的泛化能力.以甘肃某地区电厂的并网发电全年实测数据为实例,同时考虑到短期太阳辐射和光伏电池温度对光伏发电量的影响,建立了基于LS-SVM的短期预测模型.与现有的前向神经网络预测方法进行比较,实验结果表明,该方法能获得更好的预测效果,具有一定的应用潜力. 【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【关键词】： 短期预测 LS-SVM 上网发电量 太阳能发电
【基金】：甘肃省自然科学基金(1208RJZA180)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 有效的短期发电量预测是电力系统优化调度的基础,也是制定发电计划依据.太阳能开发利用已经成为目前解决节能环保的一个重要措施,太阳能发电的大规模使用是一种有效利用太阳能的方式[1].我国中西部地区太阳辐射较强,具有建设太阳能电站的潜力[2-3],由于昼夜交替和太阳辐射的变

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