基于相似日的光伏发电系统短期功率预测

• 作者: 任静 刘永生 许志 赵春江 陈世杰 陈涛
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏短期出力预测 神经网络模型 相似日
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 25-27,47
• 页数: 4页
• 分类号: TM615
• 字数: 3349字
• 语种: 中文

摘要

针对天气条件的不稳定使得光伏发电的输出具有较强的随机性、波动性和间歇性,提出一种基于相似日-BP神经网络组合的光伏出力预测模型.从历史数据中筛选出与预测日特征最相似的历史发电功率数据和气象数据,作为预测模型的训练样本.仿真结果表明:基于相似日-BP神经网络组合的光伏出力预测方法能够明显提高光伏出力预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春江	上海电力学院太阳能研究所	21	356	9.0	18.0
2	刘永生	上海电力学院太阳能研究所	39	210	8.0	12.0
3	陈涛	上海电力学院太阳能研究所	6	4	1.0	2.0
4	陈世杰	上海电力学院太阳能研究所	5	2	1.0	1.0
5	许志	上海电力学院太阳能研究所	3	0	0.0	0.0
6	任静	上海电力学院太阳能研究所	3	0	0.0	0.0