基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

• 作者: 张娜 王守相
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 绿色电力自动化
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TM7
• 字数: 4880字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王守相		96	5815	36.0	76.0
2	张娜		48	721	12.0	25.0