發(fā)布時間：2017-08-12 14:24

  本文關(guān)鍵詞：基于EEMD和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏功率預測模型

  更多相關(guān)文章： 光伏功率預測 集合經(jīng)驗模態(tài)分解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 游程檢驗法 組合預測模型

【摘要】：為了實現(xiàn)對并網(wǎng)型光伏電站調(diào)度,提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)能分解(EEMD)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏出力的組合預測模型。利用集合經(jīng)驗模態(tài)分解將光伏出力序列分解,得到本征模函數(shù)分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平穩(wěn)性。采用游程檢驗法優(yōu)化因IMF分量數(shù)量多造成的建模過程復雜的問題,針對優(yōu)化后的分量分別建立相應的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型。利用該方法對額定容量為40 k W的光伏系統(tǒng)進行預測,并與EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行比較分析。結(jié)果表明,所提出的方法有效地提高了預測精度。
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏功率預測 集合經(jīng)驗模態(tài)分解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 游程檢驗法 組合預測模型
【基金】：十二五國家科技支撐項目(2012BAJ26B00)~~
【分類號】：TM615;TP183
【正文快照】： 預測,并與EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行比較分析。結(jié)果表明,所提出的方法有效地提高了預測精度。眾所周知,光伏電池由于受自然氣象條件的影響,光伏發(fā)電具有不確定性和間歇性。大規(guī)模光伏發(fā)電接入電網(wǎng),會給電力系統(tǒng)運行和調(diào)度帶來較大影響,成為太陽能光伏利用的最

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本文編號：662052