【摘要】：光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)是光伏發(fā)電規(guī)劃和運(yùn)行的基礎(chǔ),因而受到越來(lái)越多的重視。文中提出了FCM相似日聚類(lèi)與智能算法相結(jié)合的光伏陣列功率短期預(yù)測(cè)模型。該方法的思路是首先通過(guò)分析影響光伏陣列輸出功率的主要因素,對(duì)歷史數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)日氣象環(huán)境進(jìn)行模糊分類(lèi),并篩選出相似度高的子集作為樣本,以提高預(yù)測(cè)樣本的質(zhì)量;然后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射出特征空間與光伏功率之間的復(fù)雜關(guān)系,并用貝葉斯理論對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。為檢驗(yàn)該方法的有效性和精確性,將所提出方法與常用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)同一仿真算例進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果表明本文提出的預(yù)測(cè)模型效果更佳。
[Abstract]:The prediction of photovoltaic generation power is the basis of photovoltaic power generation planning and operation, so more and more attention has been paid to photovoltaic power generation. In this paper, a short-term prediction model of photovoltaic array power based on FCM similar day clustering and intelligent algorithm is proposed. The idea of this method is to analyze the main factors that affect the output power of photovoltaic array, to classify the historical data and the forecasted weather environment, and to select the subset with high similarity as the sample, so as to improve the quality of the prediction sample. Then the complex relationship between the feature space and photovoltaic power is mapped out by neural network, and the parameters of neural network are optimized by Bayesian theory to improve the generalization ability of the network. In order to test the validity and accuracy of the proposed method, the proposed method and the common BP neural network model are used to predict the same simulation example. The prediction results show that the proposed prediction model is more effective.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071052) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(12QX23)
【分類(lèi)號(hào)】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

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10 王飛;并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)[D];華北電力大學(xué);2013年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2383742