基于相似日的光伏发电短期预报模型

• 作者: 刘士荣 竺健 罗小兰 郑凌蔚
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 光伏发电 功率预报 Elman神经网络 相似日分类
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2015.05.016

摘要

在分析影响光伏阵列发电功率的天气因素基础上,提出了一种基于天气预报信息和相似日分类选取的反馈型神经网络预测模型. 运用天气预报和相似日评价函数,从天气的历史数据中选择出天气相似日,结合相似日的发电功率和相似日与预测日的天气数据建立Elman神经网络预测模型. 实验结果表明,模型预测精度较好,具备一定有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘士荣	杭州电子科技大学自动化学院	73	1072	16.0	30.0
2	郑凌蔚	杭州电子科技大学自动化学院	13	274	5.0	13.0
3	罗小兰	杭州电子科技大学自动化学院	1	2	1.0	1.0
4	竺健	杭州电子科技大学自动化学院	1	2	1.0	1.0