本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率短期預(yù)測(cè)模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著光伏發(fā)電系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用,其輸出功率預(yù)測(cè)技術(shù)可以有效地緩解該類隨機(jī)能源對(duì)電力系統(tǒng)的不利影響。提出了一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率短期預(yù)測(cè)模型,利用輸出功率的歷史值、過(guò)往及預(yù)測(cè)日氣象信息,對(duì)輸出功率進(jìn)行直接預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)影響輸出功率各項(xiàng)因素的分析,得出了預(yù)測(cè)模型輸入變量選擇的理論依據(jù);為了提高模型在各種天氣條件下的預(yù)測(cè)精度,提出了相似日選擇算法和訓(xùn)練樣本確定方法;針對(duì)傳統(tǒng)BP學(xué)習(xí)算法易陷入局部極小點(diǎn)、收斂速度慢等缺陷,利用增加動(dòng)量項(xiàng)和可變學(xué)習(xí)率相結(jié)合的方法對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。最后通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析,驗(yàn)證了所提模型和算法的有效性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)教育部光伏系統(tǒng)工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 預(yù)測(cè) 光伏發(fā)電系統(tǒng) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相似日選擇算法 訓(xùn)練樣本確定方法 BP算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50837001) 國(guó)家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2007AA05Z240) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(973項(xiàng)目)(2009CB219702) 合肥工業(yè)大學(xué)校基金(2010HGXJ0061)~~
【分類號(hào)】：TM615
【正文快照】： 0引言近些年,光伏發(fā)電由于清潔能源特性得到了快速的發(fā)展。但是,由于受到太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和天氣因素的影響,光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率具有波動(dòng)性和間歇性,大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)運(yùn)行會(huì)影響電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行[1-2]。對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),有利于電力系統(tǒng)

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  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率短期預(yù)測(cè)模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：330541