基于改进相似日算法的光伏电站功率预测

• 作者: 张文韬 杨蕾 董海鹰 马博
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电站 功率预测 广义回归神经网络 相似日算法
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1176-1179
• 页数: 4页
• 分类号: TM615
• 字数: 3723字
• 语种: 中文

摘要

针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,给出一种基于改进相似日算法的广义回归神经网络功率预测方法.在该方法中,提出一种对日相似度与前趋势相似度进行多目标优化来选取相似日集的改进相似日算法,并建立了基于此算法的广义回归神经网络功率预测模型,以太阳辐照度、温度和湿度作为模型输入,光伏电站发电功率作为模型输出,提前一天预测间隔为1h的输出功率.利用甘肃某光伏电站的实测数据进行仿真,结果表明,该方法较传统功率预测方法有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董海鹰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	130	736	16.0	21.0
2	杨蕾	兰州交通大学自动化与电气工程学院	5	47	3.0	5.0
3	张文韬	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	35	2.0	2.0
4	马博	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	16	2.0	3.0