结合相似日GA-BP神经网络的光伏发电预测

• 作者: 何维 白恒远 耿博 董文杰 赵友国 高贞彦
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏 发电 预测 相似日 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 3850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2017.06.019

摘要

为了高精度预测光伏发电,减小并网光伏对电力系统运行的不利影响,本文引入相似日的概念,对预测日的天气信息进行分析,根据天气信息、季节等数据,通过聚类的方法,在历史数据中筛选出与预测日特征相似的历史发电数据和天气数据,作为预测模型的训练样本,并采用GA-BP神经网络对系统进行建模以及光伏发电预测.通过对某光伏系统数据验证,计算了预测误差.分析结果表明该方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿博		8	28	2.0	5.0
2	高贞彦		8	32	2.0	5.0
3	白恒远		4	49	2.0	4.0
4	何维		1	21	1.0	1.0
5	董文杰		6	49	4.0	6.0
6	赵友国		2	21	1.0	2.0