光伏发电系统发电功率预测

• 作者: 吴攀
• 来源期刊: 发电技术
• 关键词: 光伏 功率预测 粒子群算法 核函数极限学习机
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 分布式能源系统
• 页码范围: 231-236
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文
• DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.19113

摘要

为解决光伏发电系统发电功率在不同条件下误差较大问题,提出光伏发电系统发电功率预测新方法.通过分析光伏发电系统结构,研究光伏发电系统发电功率影响因素;以季节和天气类型作为历史样本选取样本源,针对气象部门提供的预测日分时气象数据在历史数据库中寻找相似数据点作为历史样本;依据历史样本构建离线参数寻优数据总集,使用核函数极限学习机算法构建发电系统发电功率预测模型,通过粒子群算法优化模型参数.实验结果表明:所提方法在不同条件下预测太阳能光伏发电系统发电功率的平均绝对百分比误差分别为1.47％和6.39％,光伏组件在综合异常条件下发电功率预测误差相对变化均低于1％,证明所提方法满足实际预测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴攀		3	0	0.0	0.0