基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型

• 作者: 刘佳铭 刘沛汉 吐尔逊·伊不拉音 杨青斌 王再闯 葛来福 袁铁江 陈洁
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏系统 神经网络 波动量统计规律 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 9-12,65
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 2784字
• 语种: 中文

摘要

目前，光伏系统出力预测在精度方面还远不能满足电力系统调度的要求，已成为阻碍光伏发展的主要瓶颈问题之一。考虑到光伏系统的高度非线性特性，难以用传统的数学模型表征其输出功率与外界条件之间的映射关系。首先以传统反传播神经网络作为建模基础，建立光伏系统出力初步预测模型，再基于由光伏系统历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果进行修正，建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。进一步进行算例仿真验证，结果表明所建立的光伏系统出力预测模型能够较好地反应现场实际情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈洁	新疆大学电气工程学院	54	191	7.0	12.0
2	袁铁江	新疆大学电气工程学院	64	707	14.0	24.0
3	杨青斌	新疆大学电气工程学院	5	86	4.0	5.0
4	吐尔逊·伊不拉音	新疆大学电气工程学院	18	115	5.0	10.0
5	刘沛汉	新疆大学电气工程学院	5	80	3.0	5.0
6	刘佳铭	新疆大学电气工程学院	4	79	3.0	4.0
7	王再闯	新疆大学电气工程学院	4	67	2.0	4.0
8	葛来福	新疆大学电气工程学院	8	79	4.0	8.0