基于神经网络的光伏系统发电功率预测

分析光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立基于神经网络的光伏发电功率预测模型.该模型采用三层BP(反向传播)神经网络结构,利用其强大的非线性映射和泛化能力,按季节建立4个预测子模型,子模型中将相同日类型的光伏发电功率的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测.结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径.     

基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测

分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。     

基于NARX神经网络的光伏发电功率预测研究

为了较准确地预测光伏发电系统的发电功率,建立了动态神经网络预测模型。该模型采用有外部输入的非线性自回归神经网络(NARX)结构,考虑太阳能辐射量和电池板温度对光伏发电功率的影响,利用NARX神经网络强大的非线性映射和泛化能力,进行了发电功率的预测。结果表明,利用NARX神经网络预测光伏发电功率是可行的,并且与传统BP神经网络相比,具有良好的适应性和预测精度。     

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。     

基于改进型比例谐振控制器的光伏发电系统最大输出功率预测方法

常规的光伏发电系统输出功率预测方法主要是对海量的发电数据进行提取,仅能够保证短期负荷的预测精 度,影响最终的预测效果,因此设计了基于改进型比例谐振控制器的光伏发电系统最大输出功率预测方法.提取光伏 发电系统最大输出功率映射特征,建立不同工况与输出功率的映射关系,确保输出功率的长期预测.基于改进型比例 谐振控制器构建稳态功率预测模型,调节光伏发电系统的输出电流与输出电压,确保最大输出功率的稳态预测.采用 对比实验的方式,验证了该预测方法的预测精准度更高,能够应用于实际生活中.     

基于多元线性回归模型的并网光伏发电系统发电量预测研究

为了较为准确地对并网光伏发电系统的发电量做出预测,提高光伏并网后电网的安全性及稳定性。本文对硅太阳电池单一组件发电功率进行了理论计算,建立了一种以辐射量及组件温度为变量的多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。设计了系统测试方案,采集了光伏系统在晴天I、多云II、阴转多云或晴转多云III 3类天气下的运行数据,依据预测模型求解出3种不同天气类型下的预测回归方程,并把预测模型用于2kW并网光伏系统。预测结果表明,该预测方法简单、预测精度高,能解决系统的随机性问题,提高系统的稳定运行能力。     

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     

基于BP神经网络的光伏发电功率预测研究

随着光伏并网容量的增加,光伏发电功率的波动对电网调度运行的影响不容忽视,电网对光伏发电功率预测精度提出了更高要求。在分析了光伏发电功率波动影响因素的基础上,基于BP神经网络建立光伏发电功率预测模型。通过大唐吐鲁番光伏发电实测数据验证该方法,预测结果 RMSE为3.544,表明该方法可以准确预测光伏发电功率。     

一种考虑季节特性的光伏电站多模型功率预测方法

随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。     

基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法

本文对电动汽车充电站光伏发电系统发电能力进行分析,假定光伏发电并网逆变器可以保证光伏池板阵列始终工作在输出最大功率的工况下,建立光伏发电系统模型,利用灰色预测理论建立了光伏发电系统的发电量预测模型,对光伏发电系统的未来发电量进行预测。