基于多时段综合相似日的光伏发电功率预测

• 作者: 卢舟鑫 王冰 荣军峰
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 相似日 BP神经网络 功率预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TM615
• 字数: 4272字
• 语种: 中文

摘要

由于历史数据和天气因素对光伏出力预测的影响较大,提出了一种日特征相似度与形状相似度相结合的方法,分时段地预测光伏发电功率.该方法首先采用欧式距离法对气象类型进行细分,然后在不同时间段中分别利用两种相似日选取算法选取历史相似日,再利用其对应时段的历史功率值及气象数据,采用BP神经网络对预测日相应时段的功率进行预测,结果表明该方法的预测精度有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冰	河海大学能源与电气学院	57	228	9.0	13.0
2	荣军峰	河海大学能源与电气学院	5	21	3.0	4.0
3	卢舟鑫	河海大学能源与电气学院	1	8	1.0	1.0