基于混合灰色關聯分析-廣義回歸神經網絡的光伏電站短期功率預測
作者：彭周寧; 林培杰; 賴云鋒; 程樹英; 陳志聰 福州大學物理與信息工程學院微納器件與太陽能電池研究所; 福州350116
摘要：隨著大規(guī)模的光伏發(fā)電接入電網,其輸出的隨機性和波動性給電網調度管理帶來巨大的挑戰(zhàn)?；诖?本文提出了一種同時考慮統(tǒng)計(歷史光伏輸出功率)和物理(歷史和未來的氣象信息)變量的混合灰色關聯分析-廣義回歸神經網絡預測模型。首先,計算多元氣象因子與光伏發(fā)電功率的皮爾遜相關系數,將相關系數較高的氣象因子確定為建立預測模型的氣象輸入因子;然后,采用灰色關聯分析算法計算歷史日與待預測日的關聯度確定最佳相似日,選取最佳相似日的光伏輸出功率和氣象輸入因子以及待預測日的相關氣象參數作為廣義回歸神經網絡模型的輸入參數,得到待預測日各個時刻輸出功率的預測值;最后,利用澳大利亞DKA太陽能中心網站所提供的光伏電站歷史氣象數據和功率數據對所設計的模型進行訓練和測試,驗證模型在不同季節(jié)下的預測效果。結果表明,與所選擇的對比模型相比,本文所建模型具有較好的預測性能。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
電氣技術雜志
電氣技術雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內容涉及的欄目：綜述、研究與開發(fā)、電氣設備檢修與故障診斷、技術與應用等。于2000年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。
- 部級期刊
- 1個月內審核
