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基于样本扩张灰色关联分析的光伏出力预测
被引量:
12
1
作者
陈中
宗鹏鹏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2909-2915,共7页
光伏出力准确预测是光伏并网安全运行的重要基础,样本容量增大、计及多影响因素能有效提高光伏出力预测精度。以小时段为单位建立一种基于样本扩张灰色关联分析的光伏发电短期出力预测模型,扩张有限的样本容量,能分析多因素影响。首先...
光伏出力准确预测是光伏并网安全运行的重要基础,样本容量增大、计及多影响因素能有效提高光伏出力预测精度。以小时段为单位建立一种基于样本扩张灰色关联分析的光伏发电短期出力预测模型,扩张有限的样本容量,能分析多因素影响。首先分析影响光伏出力的多种因素,通过灰色关联度分析的方法对样本进行分析,得到扩张最优相似小时段样本;通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并对神经网络进行训练;最后进行光伏出力预测。该文所建立的预测模型有效扩张了样本容量,提高了突变天气时预测准确度,有一定应用价值。
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关键词
灰色关联度分析
样本扩张
突变天气情况
光伏发电
功率预测
下载PDF
职称材料
题名
基于样本扩张灰色关联分析的光伏出力预测
被引量:
12
1
作者
陈中
宗鹏鹏
机构
东南大学电气工程学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2909-2915,共7页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0101800)
国家电网公司科技项目"电动汽车基础设施运行安全与互联互通技术"
文摘
光伏出力准确预测是光伏并网安全运行的重要基础,样本容量增大、计及多影响因素能有效提高光伏出力预测精度。以小时段为单位建立一种基于样本扩张灰色关联分析的光伏发电短期出力预测模型,扩张有限的样本容量,能分析多因素影响。首先分析影响光伏出力的多种因素,通过灰色关联度分析的方法对样本进行分析,得到扩张最优相似小时段样本;通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并对神经网络进行训练;最后进行光伏出力预测。该文所建立的预测模型有效扩张了样本容量,提高了突变天气时预测准确度,有一定应用价值。
关键词
灰色关联度分析
样本扩张
突变天气情况
光伏发电
功率预测
Keywords
grey realtional analysis
sample expanding
mutation weather
photovoltaic generation
power forecas
ing
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本扩张灰色关联分析的光伏出力预测
陈中
宗鹏鹏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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