基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
光伏发电具有很强的随机性和不确定性,为了减轻其对电网的影响,大规模接入光伏,有必要对光伏发电功率进行预测,以便采取相应的应对措施.提出了一种基于反传播(Back Propagation,BP)神经网络的光伏短期功率预测模型,利用气象局发布的日类型和温度信息来挑选与预测日最相关的相似日,再将挑选出的相似日的历史发电序列、温度信息以及预测日的温度预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值.
推荐文章
基于Elman神经网络模型的短期光伏发电功率预测
光伏发电
功率预测
相似日
Elman神经网络
基于 BP 神经网络的光伏出力预测
BP神经网络
光伏发电
相关性分析
对比寻优
基于BP神经网络和遗传算法的光伏功率预测的研究
光伏系统
功率预测
BP神经网络
遗传算法
基于模型辨识的BP神经网络在光伏系统MPPT中的应用
光伏电池
数学模型
参数辨识
最大功率点
神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络的光伏短期功率预测模型
来源期刊 电气时代 学科
关键词
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 供配用电
研究方向 页码范围 78-81
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气时代
月刊
1000-453X
11-1244/TM
大16开
北京市
2-108
1981
chi
出版文献量(篇)
7533
总下载数(次)
3
论文1v1指导