基于馬爾科夫鏈誤差修正的光伏發(fā)電預測

【摘要】：為了提高光伏發(fā)電預測的精度,在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的基礎(chǔ)上,利用相似日算法和馬爾科夫鏈理論對預測模型進行改進。其方法以得到的相似日數(shù)據(jù)作為預測模型的輸入量,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,得到初步的預測值,然后根據(jù)馬爾科夫鏈模型得到的誤差狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣對預測誤差進行修正,根據(jù)修正后的誤差得到新的預測值。最后通過與傳統(tǒng)算法得到的預測結(jié)果進行誤差對比分析,結(jié)果表明,改進算法的預測精度高于傳統(tǒng)算法,驗證了該模型的有效性。 【作者單位】： 河南理工大學電氣工程與自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏發(fā)電 相似日算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 馬爾科夫鏈
【分類號】：TM615
【正文快照】： *0引言隨著能源和環(huán)境問題的日益突顯,光伏太陽能作為一種重要的清潔可再生能源發(fā)電形式,越來越受到世界各國的關(guān)注[1-2]。由于受到環(huán)境和氣象因素的影響,光伏發(fā)電功率具有一定的波動性和隨機性,因此,影響電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行。對光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量進行預測研究,可以預

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