| 一种考虑季节特性的光伏电站多模型功率预测方法 |
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| 引用本文： | 时珉,周海,韩雨彤,尹瑞.一种考虑季节特性的光伏电站多模型功率预测方法[J].电网与水力发电进展,2019,35(7):75-82. |
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| 作者姓名： | 时珉 周海 韩雨彤 尹瑞 |
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| 作者单位： | 1. 国网河北省电力有限公司,2. 新能源与储能运行控制国家重点实验室， 3. 中国电力科学研究院有限公司,4. 华北电力大学 可再生能源学院,1. 国网河北省电力有限公司 |
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| 基金项目： | 国网河北省电力有限公司科技项目（5204BB170007） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 光伏功率预测 太阳辐照度 人工神经网络 多季节模型 |
A Multi-Model Power Forecasting Approach of Photovoltaic Plant Based on Seasonal Characteristics |
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| Authors: | SHI Min ZHOU Hai HAN Yutong and YIN Rui |
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| Affiliation: | 1. State Grid Hebei Electric Power Company,2. State Key Laboratory of Operation and Control of Renewable Energy & Storage Systems,3. China Electric Power Research Institute,4. School of Renewable Energy, North China Electric Power University and 1. State Grid Hebei Electric Power Company |
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| Abstract: | |
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