基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型

目前,光伏系统出力预测在精度方面还远不能满足电力系统调度的要求,已成为阻碍光伏发展的主要瓶颈问题之一。考虑到光伏系统的高度非线性特性,难以用传统的数学模型表征其输出功率与外界条件之间的映射关系。首先以传统反传播神经网络作为建模基础,建立光伏系统出力初步预测模型,再基于由光伏系统历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果进行修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。进一步进行算例仿真验证,结果表明所建立的光伏系统出力预测模型能够较好地反应现场实际情况。

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划,减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,基于神经网络用相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;以预测日天气预报信息作为神经网络的输入获得预测日的功率预测值;基于由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明该方法建立的预测模型具有较高精度,能够为调度运行人员提供决策辅助。

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划和减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。首先利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,再基于神经网络将相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;然后以预测日天气预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值;最后基于数学量化的由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,进而为调度运行人员提供决策辅助。