基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型

• 作者: 严玉廷 王雨 苏适
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: Kalman滤波 BP神经网络 地外辐射 光伏超短期预测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 字数: 3397字
• 语种: 中文

摘要

随着光伏电站规模不断扩大,提高光伏发电功率预测精度,将对电网的稳定运行有很大帮助.然而,光伏发电最重要的影响因子辐照度受云量影响很大,随机性很强,特别当多云的时候,变化更是很快速、剧烈,这给光伏超短期功率预测带来困难.为此,本文提出一种基于Kalman滤波和反传播(back propagation,BP)神经网络的光伏超短期功率预测模型,采用地外辐射和Kalman滤波估计辐照度,温度和湿度预测值则通过持续预测法获得,再将这三者作为神经网络的输入来预测未来15min的光伏发电功率.最后,采用连续三日的实际数据验证了本文提出模型的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏适	云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院	15	217	7.0	14.0
2	严玉廷	云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院	10	190	4.0	10.0
3	王雨		4	24	1.0	4.0