并网光伏发电系统发电量预测方法的探讨

被引：21

作者：

李光明

廖华

李景天

赵恒利

黄波

何京鸿

机构：

[1] 云南师范大学太阳能研究所教育部可再生能源材料先进技术与制备重点实验室

来源：

云南师范大学学报(自然科学版) | 2011年 / 31卷 / 02期

关键词：

并网光伏系统; 非平衡性; 随机性; 预测模型; 可行性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

为了较为准确的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稳定性及安全性。文章对硅太阳电池组件发电功率进行了理论计算,建立了多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。通过改进水电、火电和风电现有的发电量预测模型(基于BP神经网络和G(1,1)灰色理论模型),使得改进后模型更适合于并网光伏发电系统发电量的预测。最后,对三种预测模型的优缺点进行了比较,为今后并网光伏发电的预测提供了一种较为准确可行的方法。

引用

页码：33 / 38+64 +64

页数：7

共 7 条

[1] 基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计 [J].

陈昌松 ;

段善旭 ;

殷进军 .

电工技术学报, 2009, 24 (09) :153-158

[2] 改进GM(1,1)残差修正模型在光伏发电量短期预测中的应用 [J].

贺琳 ;

李英姿 .

北京建筑工程学院学报, 2008, 24 (04) :61-65

[3] 电力系统负荷组合预测模型及应用 [J].

唐鹏 .

广西轻工业, 2008, (05) :39-40

[4] 灰色理论在电力系统负荷预测中的应用 [J].

徐建辉 .

江西水利科技, 2002, (04) :215-217

[5]

Estimation of equivalent circuit parameters of PV module and its application to optimal operation of PV system.[J].T. Ikegami;T. Maezono;F. Nakanishi;Y. Yamagata;K. Ebihara.Solar Energy Materials and Solar Cells.2001, 1

[6]

神经网络结构设计的理论与方法.[M].魏海坤编著;.国防工业出版社.2005,

[7]

灰色理论与方法.[M].易德生;郭萍编著;.石油工业出版社.1992,

← 1 →