基于BiTCN-BiGRU-AM的光伏电站输出功率预测

1

作者 袁晨曦 《上海节能》 2025年第3期422-430,共9页

随着光伏发电在全球能源结构中的比重不断增加,精确预测光伏电站输出功率成为提高电力系统稳定性和优化能源调度的关键。研究了一种新的组合深度学习模型,结合了双向时序卷积网络(bidirectional temporal convolutional network,BiTCN)... 随着光伏发电在全球能源结构中的比重不断增加,精确预测光伏电站输出功率成为提高电力系统稳定性和优化能源调度的关键。研究了一种新的组合深度学习模型,结合了双向时序卷积网络(bidirectional temporal convolutional network,BiTCN)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和注意力机制(attention mechanism,AM),从而捕捉时间序列数据的长期依赖性和复杂特征,旨在提高光伏电站输出功率预测的精确性和鲁棒性。通过横纵比较分析6种模型在4个不同季节背景,以及不同地区数据预测结果,在多个评价指标下的表现,全面评估了模型的预测准确性、稳定性和鲁棒性。该研究结果表明,该模型在预测准确性和稳定性方面表现良好,对光伏电站输出功率预测领域的发展具有积极的贡献。 展开更多

关键词 光伏电站输出功率预测 双向时间卷积网络 双向门控循环单元 注意力机制

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基于智能水滴算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测 被引量：27

2

作者 赵文清 郭丙旭 +1 位作者 李刚 李整 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1553-1559,共7页

提出一种智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测模型。利用智能水滴算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,可提高网络的训练效率。将IWD优化Elman神经网络模型、传统Elman神经网络模型... 提出一种智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测模型。利用智能水滴算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,可提高网络的训练效率。将IWD优化Elman神经网络模型、传统Elman神经网络模型和BP神经网络模型的预测结果分别与光伏电站的实际出力数据进行对比。结果表明,所提出的IWD-Elman神经网络模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 光伏电站 功率预测 智能水滴优化 ELMAN神经网络

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雾霾天气下的光伏电站输出功率预测方法研究 被引量：3

3

作者 马明 吕清泉 +1 位作者 朱红路 侯汝印 《太阳能》 2022年第8期37-42,共6页

预测光伏电站输出功率对于光伏发电并网和电网安全运行具有重要意义,但雾霾天气的存在,对光伏电站输出功率预测产生了不利影响。针对这一问题,利用空气质量指数(air quality index,AQI)设计了雾霾天气下的光伏电站输出功率预测方法。以... 预测光伏电站输出功率对于光伏发电并网和电网安全运行具有重要意义,但雾霾天气的存在,对光伏电站输出功率预测产生了不利影响。针对这一问题,利用空气质量指数(air quality index,AQI)设计了雾霾天气下的光伏电站输出功率预测方法。以中国的某座城市为例,分析了不同雾霾天气下AQI与光伏电站输出功率折损率之间的相关性,证明了雾霾会对光伏电站的输出功率产生显著影响,并验证了以AQI=150作为判定AQI是否成为预测模型输入参数的阈值是可行的。该方法显著提高了在雾霾天气下得到的光伏电站输出功率预测精度,同时保证了空气质量较好时输出功率的预测精度。 展开更多

关键词 光伏电站 输出功率预测 空气质量指数 神经网络 多时间尺度 雾霾天气

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基于物理模型的光伏电站输出功率预测 被引量：7

4

作者 张俊蔚 《甘肃水利水电技术》 2015年第1期46-49,共4页

随着光伏装机容量的不断扩大,光伏发电输出功率的精确预测有助于光伏电站运行管理及电力调度部门统筹安排调度计划,对保障电网安全、降低电网运营成本有着重要意义。本文针对如何进行光伏电站输出功率预测问题,给出了用光伏电池组件模... 随着光伏装机容量的不断扩大,光伏发电输出功率的精确预测有助于光伏电站运行管理及电力调度部门统筹安排调度计划,对保障电网安全、降低电网运营成本有着重要意义。本文针对如何进行光伏电站输出功率预测问题,给出了用光伏电池组件模型和光电转换效率模型预测光伏输出功率,得到光伏电站输出功率的预测结果,可为光伏电站光功率预测管理及科学调度提供依据。 展开更多

关键词 光伏电站 输出功率 预测分析

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基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法 被引量：30

5

作者 王飞 米增强 +1 位作者 杨奇逊 赵洪山 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1171-1177,共7页

提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进,通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多重耦合,实现数据特征的有效提取,并采用交叉验证优化其网络结... 提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进,通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多重耦合,实现数据特征的有效提取,并采用交叉验证优化其网络结构和参数;然后利用实测数据生成描述光伏电站功率特性的关联数据模型;最后根据辐照度等影响因子的预测值,通过关联数据模型映射得到发电功率预测值。仿真结果表明所述方法提高了预测的准确性。 展开更多

关键词 光伏电站 功率预测 神经网络 关联数据

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基于EMD与ELM的光伏电站短期功率预测 被引量：24

6

作者 李多 董海鹰 杨立霞 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第2期173-177,共5页

针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与极限学习机(ELM)组合功率预测方法。该方法中,首先利用EMD分解分辨率为15 min的功率序列,得到一组相对平稳的分量,减少不同功率影响因素间的相互影响;然后... 针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与极限学习机(ELM)组合功率预测方法。该方法中,首先利用EMD分解分辨率为15 min的功率序列,得到一组相对平稳的分量,减少不同功率影响因素间的相互影响;然后针对各分量的不同特性,考虑相应气象因素作为输入,利用ELM神经网络建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后对ELM预测的各分量值求和,从而得到最终预测结果。算例仿真表明,该方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度。 展开更多

关键词 光伏电站 功率预测 经验模态分解 极限学习机

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光伏电站群区域功率预测的统计升尺度方法 被引量：7

7

作者 陈颖 陈富荣 +4 位作者 程序 陈志宝 周海 谭志萍 李延军 《可再生能源》 CAS 北大核心 2012年第11期20-23,共4页

研究了区域预测建模技术,提出了基于少数代表光伏电站的统计升尺度方法,利用光伏电站相关系数矩阵和预测精度指数进行代表光伏电站选取和升尺度参数率定。通过某些光伏电站实际运行数据进行统计升尺度建模和方法的验证,表明该方法可以... 研究了区域预测建模技术,提出了基于少数代表光伏电站的统计升尺度方法,利用光伏电站相关系数矩阵和预测精度指数进行代表光伏电站选取和升尺度参数率定。通过某些光伏电站实际运行数据进行统计升尺度建模和方法的验证,表明该方法可以实现区域光伏发电功率预测建模,预测结果精度满足功率预测的工程应用要求。与传统的区域预测累加法相比,统计升尺度方法可节约计算资源,缩短建模时间,减少区域预测模型对单个光伏电站数据完备性的依赖,具有很高的工程实用意义。 展开更多

关键词 功率预测 区域性 光伏电站群 统计升尺度

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基于组件输出功率估算的光伏电站经济效益研究 被引量：5

8

作者 张欣莉 莫丽丽 《水电能源科学》 北大核心 2015年第10期212-214,168,共4页

基于辐照度、温度等环境因素对光伏组件输出功率的影响程度,建立了光伏组件输出功率估算模型,对光伏电站的总装机成本、运营成本及收益进行了分析,给出了光伏电站项目的现金流,并选择内部收益率指标和净现值法,分析了光伏电站的经济效益... 基于辐照度、温度等环境因素对光伏组件输出功率的影响程度,建立了光伏组件输出功率估算模型,对光伏电站的总装机成本、运营成本及收益进行了分析,给出了光伏电站项目的现金流,并选择内部收益率指标和净现值法,分析了光伏电站的经济效益,推导出期望内部收益率下的光伏电站成本、规模与发电量之间的匹配模型,提出了经济发电量和环境约束发电量的概念。通过算例对比分析两种发电量的差异,验证了模型的有效性和实用性,为光伏电站的选址和装机容量的选择提供了决策依据。 展开更多

关键词 光伏电站 输出功率 发电量 经济效益 投资决策

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基于非平稳太阳辐照强度计算和LMS滤波器光伏电站功率预测方法 被引量：1

9

作者 朱红路 李旭 +3 位作者 姚建曦 张凡 孙乔 聂玲 《可再生能源》 CAS 北大核心 2014年第6期765-769,共5页

光伏电站功率预测对电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义,对于光伏电站输出功率时间序列表征出来的周期性非平稳特性,采用计算理论太阳辐照强度的方法完成去趋势化的数据预处理,在此基础上提出了一种理论太阳辐照强度计算和LMS自适... 光伏电站功率预测对电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义,对于光伏电站输出功率时间序列表征出来的周期性非平稳特性,采用计算理论太阳辐照强度的方法完成去趋势化的数据预处理,在此基础上提出了一种理论太阳辐照强度计算和LMS自适应滤波器相结合的光伏电站功率预测方法。将光伏电站过去时刻运行值作为滤波器的输入,当前时刻运行值作为滤波器的期望值,自适应滤波器即可建立光伏电站功率预测模型的有限脉冲响应逼近模型。该算法简单,能够实时显式结果。使用某光伏电站运行数据进行验证结果表明该方法对超短期功率预测精度较高。 展开更多

关键词 功率预测 光伏电站 LMS滤波器 理论太阳辐射强度

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基于相似日原理和CPSO-Elman模型的光伏电站短期功率预测 被引量：1

10

作者 王超 刘世明 《能源与环保》 2022年第2期208-214,共7页

为了提高光伏电站短期预测功率的精度,提出一种基于相似日原理和改进CPSO-Elman神经网络模型的光伏电站短期功率预测方法。将历史运行数据按照时长划分不同季节,采用欧式距离对天气类型进行处理并建立天气类型系数,通过灰色关联分析法... 为了提高光伏电站短期预测功率的精度,提出一种基于相似日原理和改进CPSO-Elman神经网络模型的光伏电站短期功率预测方法。将历史运行数据按照时长划分不同季节,采用欧式距离对天气类型进行处理并建立天气类型系数,通过灰色关联分析法和余弦相似度指标结合选取相似日。由于粒子群算法搜索速度慢且存在易早熟等缺陷,采用改进混沌粒子群(CPSO)来优化Elman神经网络的权值和阈值,对夏季不同天气类型条件下的短期功率分别预测。选用南疆某光伏电站2020年运行数据进行分析,结果表明:CPSO-Elman在非晴天条件下也具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 光伏电站 功率预测 相似日原理 粒子群算法 ELMAN神经网络

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一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架

11

作者 任密蜂 王家辉 +2 位作者 叶泽甫 朱竹军 阎高伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期359-367,共9页

针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚... 针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚类方法,同时为避免维度过高问题并强化天气类型与光伏发电功率之间的映射关系,提出类内外特征加权结构保持降维算法;其次,通过采用测地线流式核积分完成数据分布对齐,减小样本分布差异对单/多电站模型鲁棒性的影响;最后,采用梯度增强决策树建立光伏功率预测模型,实现光伏功率预测精度的提升。采用公开数据集PVOD验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 光伏电站 预测 迁移学习 光伏功率超短期预测 结构保持 测地线流式核

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基于BP神经网络的光伏电站短期发电功率预测 被引量：4

12

作者 莫康信 苏佳佳 +1 位作者 赖镇峰 林嘉良 《工程技术研究》 2022年第8期33-35,139,共4页

针对光伏电站功率输出的随机性和波动性,文章研究建立了BP神经网络预测模型对某光伏电站发电功率进行预测。将太阳水平总辐射、水平散射辐射、环境温度及环境相对湿度作为模型的输入量,光伏发电功率作为输出量,通过预测模型对光伏电站... 针对光伏电站功率输出的随机性和波动性,文章研究建立了BP神经网络预测模型对某光伏电站发电功率进行预测。将太阳水平总辐射、水平散射辐射、环境温度及环境相对湿度作为模型的输入量,光伏发电功率作为输出量,通过预测模型对光伏电站某一天的发电功率数据进行了预测及误差分析。结果表明,预测结果的趋势曲线与真实曲线基本一致,均方根误差结果为0.176,BP神经网络模型预测精度及准确度较高。 展开更多

关键词 BP神经网络 光伏电站 光伏发电 功率预测

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基于潮流交替迭代的光伏电站发电功率预测 被引量：8

13

作者 姚文杰 骆磊 高翔 《电子设计工程》 2021年第9期94-97,102,共5页

传统的光伏电站发电功率预测方法由于不能控制光伏电站发电功率,导致预测的电功率值与实际值相差较大,不利于电力资源的调度。针对上述问题,研究了一种新的基于潮流交替迭代的光伏电站发电功率预测方法。该方法引入电压源性换流器,同时... 传统的光伏电站发电功率预测方法由于不能控制光伏电站发电功率,导致预测的电功率值与实际值相差较大,不利于电力资源的调度。针对上述问题,研究了一种新的基于潮流交替迭代的光伏电站发电功率预测方法。该方法引入电压源性换流器,同时采用单点电压控制、多点电压偏差控制和多点电压下降控制取得控制效果。分析PV阵列的安装位置和转换效率,建立光伏电站发电功率预测结构,通过潮流计算光伏电站各个节点的电压值,反复迭代,取得收敛效果,实现光伏电站发电功率预测。实验结果表明,与传统预测方法相比,所提方法能够精准地预测光伏电站的发电功率,对于电网分配有积极意义。 展开更多

关键词 潮流计算 交替迭代 光伏电站 发电功率预测

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有限信息下基于深度学习模型的小型分布式光伏电站功率预测 被引量：6

14

作者 甄皓 《上海节能》 2020年第4期302-308,共7页

目的是解决小型分布式光伏电站在无气象站配备、无法测量气象变量(即太阳辐照度、温度、相对湿度等)的情况下,通过区域内光伏电站历史出力数据预测光伏发电的问题。基于有限信息,提出了两层的LSTM深度学习模型,对小型分布式光伏电站功... 目的是解决小型分布式光伏电站在无气象站配备、无法测量气象变量(即太阳辐照度、温度、相对湿度等)的情况下,通过区域内光伏电站历史出力数据预测光伏发电的问题。基于有限信息,提出了两层的LSTM深度学习模型,对小型分布式光伏电站功率进行了预测,并对其超参数对其预测效果的影响进行了分析。此外,利用澳大利亚爱丽丝泉地区的分布式光伏电站数据来验证该模型的准确性,并与使用气象数据进行预测模型的效果进行了对比。结果表明,借助区域内光伏电站历史功率数据进行预测的效果良好,适用于无气象站情景下的光伏功率预测。 展开更多

关键词 功率预测 深度学习 有限信息 小型 分布式 光伏电站

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吕梁市光伏电站发电功率预测研究 被引量：1

15

作者 杨洁 韩郁 舒鹏丽 《能源与节能》 2022年第12期7-9,18,共4页

在收集吕梁市光伏电站发电历史数据和历史气象数据的基础上,首先对历史数据进行整合,建立历史数据样本集;其次对整合好的数据进行数据预处理,选择出影响光伏发电的主要因素,并进行赋值;再次通过等级比较算法筛选出与预测日条件因素相同... 在收集吕梁市光伏电站发电历史数据和历史气象数据的基础上,首先对历史数据进行整合,建立历史数据样本集;其次对整合好的数据进行数据预处理,选择出影响光伏发电的主要因素,并进行赋值;再次通过等级比较算法筛选出与预测日条件因素相同或高度相似的历史数据序列;最后将预测日气象等级与历史数据库对比得出预测日光伏电站的发电功率。预测结果表明,2021年1月至2021年4月每个月的发电量预测误差分别为7.7%,9.5%,8.3%,5.4%,4个月的平均预测误差为7.7%。 展开更多

关键词 光伏电站 发电功率 预测 数据预处理

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基于输出功率分析的光伏电站内光伏支路遮挡的识别 被引量：1

16

作者 莫裘 熊伟铭 陈文皓 《太阳能》 2022年第11期66-75,共10页

在光伏电站中,光伏支路受到遮挡将导致光伏阵列输出功率下降,快速精准地识别光伏支路是否被遮挡对于光伏电站的安全稳定、高效运行具有重要意义。基于浙江省湖州市某装机容量为66.5094 MW的光伏电站,以光伏支路输出功率偏离度、光伏支... 在光伏电站中,光伏支路受到遮挡将导致光伏阵列输出功率下降,快速精准地识别光伏支路是否被遮挡对于光伏电站的安全稳定、高效运行具有重要意义。基于浙江省湖州市某装机容量为66.5094 MW的光伏电站,以光伏支路输出功率偏离度、光伏支路输出功率偏离度变化率和超限频次等为核心参数,搭建智能监测与数据分析平台,通过对气象数据和光伏支路输出功率进行长时域分析,实现对光伏支路遮挡的精准识别,进而得出光伏支路受遮挡的具体时段,并用替代法计算得到遮挡损失电量。通过光伏电站实例验证表明:基于输出功率分析的智能监测与数据分析平台对光伏支路遮挡的识别准确率可达95%。 展开更多

关键词 光伏电站 光伏支路遮挡 输出功率 超限频次 偏离度 遮挡损失

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基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型 被引量：41

17

作者 杨锡运 刘欢 +1 位作者 张彬 陈嵩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期744-749,共6页

提出基于熵权法的光伏功率组合预测模型。首先采用持续法、支持向量机法、相似数据法对光伏电站输出功率进行单一模型预测,然后使用信息熵理论的熵权法客观评价单一预测方法提供的信息量,确定各单一预测方法的组合权重,建立基于熵权法... 提出基于熵权法的光伏功率组合预测模型。首先采用持续法、支持向量机法、相似数据法对光伏电站输出功率进行单一模型预测,然后使用信息熵理论的熵权法客观评价单一预测方法提供的信息量,确定各单一预测方法的组合权重,建立基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型。通过仿真对比3种单一预测方法以及熵权法组合预测模型的预测精度。研究结果表明,基于熵权法的组合预测模型可有效识别各单一预测方法包含的信息量,确定合理的权重,提高光伏功率预测的精度。 展开更多

关键词 光伏电站 功率预测 组合预测 熵权法

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微电网环境下光伏发电短期输出功率预测研究 被引量：7

18

作者 来金钢 周洪 胡文山 《新型工业化》 2014年第12期5-11,共7页

随着光伏发电的装机容量的不断扩大,由于光伏发电的随机性,它的输出电能对于电力系统的影响越来越大。为了减轻它对于电力系统的影响,光伏发电短期功率预测变得相当重要。基于自行设计与开发的光伏电站的实际运行数据,本文对光伏发电系... 随着光伏发电的装机容量的不断扩大,由于光伏发电的随机性,它的输出电能对于电力系统的影响越来越大。为了减轻它对于电力系统的影响,光伏发电短期功率预测变得相当重要。基于自行设计与开发的光伏电站的实际运行数据,本文对光伏发电系统的短期输出功率预测进行了探索研究。分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,分析了数据之间的相关性,基于现有预测模型成果,提出了一种改进预测方法,并通过评估分析了这种预测方法的效果和意义。 展开更多

关键词 光伏发电 神经网络 输出功率 短期预测

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基于Leaky-ESN的光伏发电输出功率预测 被引量：5

19

作者 胡海峰 伦淑娴 《电子设计工程》 2016年第17期15-17,共3页

利用PVSYSTEM系统产生的数据分析了光伏发电系统输出功率的主要影响因素,并且建立了基于泄露积分型回声状态网(Leaky-ESN)对光伏发电系统输出功率的预测模型。Leaky-ESN比起其他的神经网络具有训练方法简单,预测精度高的优点,因此将光... 利用PVSYSTEM系统产生的数据分析了光伏发电系统输出功率的主要影响因素,并且建立了基于泄露积分型回声状态网(Leaky-ESN)对光伏发电系统输出功率的预测模型。Leaky-ESN比起其他的神经网络具有训练方法简单,预测精度高的优点,因此将光伏发电影响因素的历史数据作为输入和训练样本,对模型输出功率进行预测。仿真结果表明,Leaky-ESN具有很高的预测精度。 展开更多

关键词 泄露积分型回声状态网 光伏发电影响因素 历史数据 光伏输出功率预测

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基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测研究 被引量：5

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作者 廖东进 刘晓龙 《太阳能》 2016年第10期44-49,共6页

由于现有神经网络辐照度预测模型的输入变量多为辐照度的历史数据问题,为了更准确衡量辐照度的变换关系,引入其他与辐照度相关因子作为模型输入变量,提高模型预测性能;其次,根据同期同日类型的辐照度变化关联性,对辐照度预测模型提出了... 由于现有神经网络辐照度预测模型的输入变量多为辐照度的历史数据问题,为了更准确衡量辐照度的变换关系,引入其他与辐照度相关因子作为模型输入变量,提高模型预测性能;其次,根据同期同日类型的辐照度变化关联性,对辐照度预测模型提出了由辐照度预测值和辐照度均值组成的加权修正方法,辐照度预测值权重为N天实际与理论曝辐量比值的均值,辐照度均值权重为日类型修正系数和当天实际与理论曝辐量比值的乘积;最后归一化权重,构建了基于日类型的神经网络辐照度预测模型。采用本地历史数据进行仿真,结果验证了改进输入模型的合理性和输出模型的有效性。 展开更多

关键词 光伏电站 辐照度 功率预测 神经网络

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