资料介绍
分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用 Elman 神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。
大规模光伏并网发电是利用太阳能的一种有效方式,但光伏发电系统受光照强度和环境温度等因素的影响,其输出功率的变化具有不确定性,不利于电网调度部门安排常规电源和光伏发电的协调配合。因此,需要对光伏系统的输出功率预测进行研究,预先获得其输出功率曲线,从而协调电网调度部门统筹安排,减少光伏发电随机性对电力系统的影响,提高系统安全性和稳定性[1-4]。
光伏发电功率预测方法分为两类:间接法和直接法。文献[5]为间接法,即采用光照强度历史数据,通过神经网络方法进行光照强度预测,然后通过光照强度和环境温度等参数计算光伏输出功率,文献 [6-7]为直接法,即采用光伏系统历史发电数据,分别建立支持向量机和 BP 神经网络模型对光伏出力和光伏发电量进行短期预测。本文采用反馈型神经网络(RNN)建立光伏系统发电功率预测模型,与前馈型神经网络(FNN)预测模型进行比较,其计算速度更快,准确性更高。
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