發(fā)布時間：2017-09-15 17:32

  本文關鍵詞：基于近鄰傳播聚類和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡的光伏預測

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【摘要】：分析了天氣因素對光伏出力的影響,選擇預報技術較為成熟的氣象信息和能反映光伏變化趨勢的波動分量作為分類特征。針對傳統(tǒng)預測算法在突變天氣條件下預測精度較低的問題,提出基于近鄰傳播聚類和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡的組合算法,通過近鄰傳播算法對光伏出力進行分類,并根據(jù)預測日所屬的類別建立回聲網(wǎng)絡狀態(tài)方程進行光伏出力預測。仿真表明所提算法不僅能滿足非突變型天氣下的光伏預測要求,還能較好地跟蹤突變型天氣下光伏出力變化,具有更高的準確度和通用性。
【作者單位】： 四川大學電氣信息學院;
【關鍵詞】： 光伏發(fā)電 預測 波動分量 近鄰傳播 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡 聚類算法
【基金】：四川省科技廳科技計劃項目(2016GZ0143)~~
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏能源具有隨機性和間歇性的特點。光伏電站并網(wǎng)對電網(wǎng)的穩(wěn)定和經(jīng)濟運行造成很大影響[1],較為準確的光伏日前預測系統(tǒng)有利于制定調(diào)度計劃,對提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性具有重要意義。近年來,光伏預測的研究主要有基于太陽輻射強度的間接預測方法和基于光伏電站歷史

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊錫運;劉歡;張彬;肖運啟;;組合權重相似日選取方法及光伏輸出功率預測[J];電力自動化設備;2014年09期

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本文編號：857943