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基于气象因子的神经网络模型在光伏发电预测中的应用研究

代倩  段善旭  蔡涛  陈昌松  
【摘要】:随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏阵列发电预测技术对于减轻光伏阵列输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。本文提出了一种加入天气预报信息的神经网络发电预测模型的设计方案,结合华中科技大学新能源研究中心光伏发电实验平台(东经114°,北纬30°)中的光伏监控系统数据库的历史发电数据和气象数据为参考,把全年的预测模型按照季节分划分,同时每个季节中根据天气类型大致分为晴天、云天、雨天三种天气类型预测,共计十二个预测模型,使用了距离分析方法分析了影响光伏阵列发电量的影响因子。本文以2010年3月26日至2010年5月3号春季的发电数据和气象数据为例,通过距离分析法采用湿度、气温和光伏阵列的发电量序列建立了神经网络预测模型,并对训练好的模型进行了测试和评估。预测结果表明,预测模型有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,提高系统的稳定运行能力。

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