BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用

• 作者: 姜侨娜 陈中
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 BP神经网络 马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 21-24
• 分类号: TM615|F407.61
• 字数: 3145字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2011.06.005

摘要

为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报.首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈中	东南大学电气工程学院	71	935	14.0	29.0
2	姜侨娜	东南大学电气工程学院	1	38	1.0	1.0