【摘要】：為提高非理想天氣條件下的光伏功率預(yù)測精度,提出基于灰色系統(tǒng)校正-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wavelet neural network,WNN)的預(yù)測方法。首先以基于相似日算法的WNN進(jìn)行逐時(shí)功率預(yù)測,并進(jìn)行累加獲得日累加功率。根據(jù)光伏出力歷史數(shù)據(jù),確定各廣義天氣類型的平均偏差比,并以平均偏差比進(jìn)行平滑處理后的相鄰日功率建立離散灰色系統(tǒng)模型(discrete gray model,DGM),進(jìn)行日總功率預(yù)測并獲得及其判斷區(qū)間。最后以日總功率值判斷區(qū)間為標(biāo)準(zhǔn)對累加功率值進(jìn)行校正,得到校正后的各時(shí)段的預(yù)測值。算例結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of photovoltaic power prediction under non-ideal weather conditions, a prediction method based on grey system-wavelet neural network (wavelet neural network,WNN) is proposed. First, the WNN based on the similar day algorithm is used to predict the hourly power, and the cumulative daily power is acquired. According to the historical data of photovoltaic output, the average deviation ratio of each generalized weather type is determined, and the discrete grey system model (discrete gray model,DGM is established by smoothing the adjacent daily power of the average deviation ratio. The daily total power is predicted and its judgment interval is obtained. Finally, the cumulative power value is corrected according to the judgment interval of the daily total power value, and the predicted value of each period after correction is obtained. The effectiveness of the proposed method is verified by an example.
【作者單位】： 教育部光伏系統(tǒng)工程研究中心(合肥工業(yè)大學(xué));江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：“安徽省科技攻關(guān)項(xiàng)目(12010202036) 2014江蘇電力公司科技項(xiàng)目”的資助
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2410725