基于PSO-BP神经网络的光伏出力波动平抑研究

• 作者: 王瑶
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏出力 波动平抑 PSO-BP神经网络 滤波器
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 电能质量
• 页码范围: 92-94,110
• 页数: 4页
• 分类号: TM732
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2020.11.015

摘要

光伏出力具有不稳定性、波动性、间歇性的特点,大量并网将不利于电网稳定,采用储能解决上述问题,提出了基于PSO-BP神经网络的光伏出力波动平抑模型.在获得光伏电站典型出力曲线的基础上,通过优化一阶低通滤波器的时间常数,获得储能配置相关参数.仿真结果表明,与BP神经网络相比,PSO-BP神经网络模型可以获得更佳的时间常数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑶	国网河南省电力公司新乡供电公司	3	0	0.0	0.0