基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡-馬爾科夫鏈的光伏發(fā)電預測

【摘要】：為了減少發(fā)電量隨機性對電力系統(tǒng)的影響,需要對發(fā)電功率預測進行研究。通過分析影響光伏發(fā)電功率的因素,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論,在Matlab軟件中建立預測模型,實現(xiàn)了對輸出功率的短期預測,并給出了基于馬爾科夫鏈的改進預測精度的方法。 【作者單位】： 南京理工大學;
【關鍵詞】： 光伏發(fā)電 預測模型 神經(jīng)網(wǎng)絡 馬爾科夫鏈
【分類號】：TM615.2;TP183
【正文快照】： 0引言光伏發(fā)電系統(tǒng)受光照強度和環(huán)境溫度等氣候因素的影響,并網(wǎng)后功率變化具有不確定性。大量用戶使用光伏發(fā)電系統(tǒng)為其提供電能,使得電網(wǎng)規(guī)劃人員更加難于準確預測負荷的增長情況,影響系統(tǒng)的調(diào)度和機組出力的計劃。因此,需要對光伏系統(tǒng)的發(fā)電功率預測進行研究,預先獲得其日發(fā)

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