地基云图结合径向基函数人工神经网络的光伏功率超短期预测模型

• 作者: 丁杰 周海 朱想 程序 陈志宝
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 地基云图 人工神经网络 光伏功率预测 超短期
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 可再生能源并网技术
• 页码范围: 561-567
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 5221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.03.007

摘要

光伏功率由于受到诸多局地随机突变因素的影响，其超短期预测面临很大挑战。云是引起地表辐射随机变化，进而引起光伏出力随机变化的最主要因素之一，在光伏功率预测建模中亟需将云这一因子进行量化和建模。首先，基于全天空云图，利用数字图像处理技术提取与辐射相关的图像特<br>　　征；然后，将大气层外辐射、大气质量、图像亮度和云量作为输入因子，将地表辐射作为输出，建立径向基函数神经网络预测模型；最后，根据光电转换模型最终实现光伏功率超短期预测。实验结果表明：计及地基云图信息的光伏功率超短期预测模型，效果明显优于无图像信息的模型，为光伏电站超短期功率精确预测提供了重要的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志宝		5	141	5.0	5.0
2	周海		9	155	5.0	9.0
3	丁杰		10	165	6.0	10.0
4	朱想		10	115	4.0	10.0
5	程序		6	142	5.0	6.0