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案例库 / 电气应用 / 2016 年 第 1 期

基于相似日理论和BP神经网络的光伏发电功率预测

倪春花, 陈国恩, 朱伟, 王丙文, 吴在军
东南大学电气工程学院; 国网嘉兴供电公司; 国电南瑞科技股份有限公司
来源期刊电气应用
年份 / 期2016 年 第 1 期
页码第 42-48 页
栏目分类电力系统
案例编号DGJZ201601010
入库时间2026-10-19 15:46
全文 2.3 MB

摘要

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时长和气温等多种气象因素的影响,具有随机性和波动性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,寻求光伏发电系统输出功率与各种相关因素之间的内在联系,对光伏发电系统未来的输出功率进行科学的预测。由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,提出选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计基于相似日原理的BP神经网络光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行验证。结果表明,模型有较好的预测准确度,具有一定的实用性及可行性。

关键词

光伏电站 功率预测 相似日 BP神经网络

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