基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

被引:110
作者
王守相
张娜
机构
[1] 智能电网教育部重点实验室,天津大学
基金
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
灰色模型; 神经网络模型; 光伏发电; 功率预测; 短期预测;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; TM615 [太阳能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。
引用
收藏
页码:37 / 41
页数:5
相关论文
共 7 条
[1]  
灰色系统理论及其应用.[M].刘思峰等著;.科学出版社.2004,
[2]   A 24-h forecast of solar irradiance using artificial neural network: Application for performance prediction of a grid-connected PV plant at Trieste, Italy [J].
Mellit, Adel ;
Pavan, Alessandro Massi .
SOLAR ENERGY, 2010, 84 (05) :807-821
[3]   基于马尔可夫链的光伏发电系统输出功率短期预测方法 [J].
丁明 ;
徐宁舟 .
电网技术, 2011, 35 (01) :152-157
[4]   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
[5]   基于组合预测的风电场风速及风电机功率预测 [J].
张国强 ;
张伯明 .
电力系统自动化, 2009, 33 (18) :92-95+109
[6]   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
[7]   基于支持向量机回归的光伏发电出力预测 [J].
栗然 ;
李广敏 .
中国电力, 2008, (02) :74-78