基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的光伏短期出力預測

【摘要】：光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率具有不確定性特征,為了減輕其對電網(wǎng)的影響,有必要進行光伏出力預測。文中提出了一種基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的方法對光伏出力進行預測。該方法是對傳統(tǒng)直接預測和間接預測方法的結合,考慮了影響光伏出力的主要因素,通過統(tǒng)計與預測日相似天氣條件下整點時刻的光伏出力,建立了各時刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的輸出和溫度數(shù)值與實測出力值建立神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,最終得到預測結果。文中采用實際光伏出力數(shù)據(jù)對灰色模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型3種預測方法進行了結果對比。算例結果表明,所提出的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測模型能夠更為精確地對光伏出力進行預測,因而具有潛在的應用價值。 【作者單位】： 智能電網(wǎng)教育部重點實驗室 天津大學;
【關鍵詞】： 灰色模型 神經(jīng)網(wǎng)絡模型 光伏發(fā)電 功率預測 短期預測
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2009CB219708) 國家自然科學基金資助項目(50837001,51077098) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2011AA05A107)~~
【分類號】：TP183;TM615
【正文快照】： 0引言大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)的應用,有助于緩解傳統(tǒng)能源枯竭而引起的能源危機,但是其輸出功率的波動特性會給電網(wǎng)造成較大的影響[1],因此,對光伏出力進行預測以便采取應對措施就變得極為重要。目前,針對光伏出力預測的方法大體上可以分為2種:直接預測和間接預測。直接預測是指通

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