基于光伏功率预测的储能容量确定研究

摘要：

针对光储电站建设初期采集装置尚未完善所导致的数据缺失问题,采用Elman前馈神经网络预测光伏功率曲线,保障了数据的可靠性和完整性.此外利用Boltzmann函数拟合了蓄电池相对容量随环境温度的变化曲线,考虑环境温度变化对储能蓄电池相对容量的影响,确保储能的光伏消纳能力.最后,依据光伏修正功率与普通负荷变化确定了储能蓄电池的容量.结果表明:采用Elman神经网络的修正功率误差可保持在±1.5 kW以内.昼夜温度在10～20℃区间变化时,VRLA蓄电池的相对容量的变化区间为92.6％～97.1％.当地200 kWp的光伏电站每日约产生485.786 kW·h的光伏发电量可供储能消纳.

关键词：光伏预测、Elman神经网络、储能蓄电池、相对容量

所属期刊栏目：38

分类号：TK511(特殊热能及其机械)

资助基金：国网甘肃省电力公司陇南供电公司科技项目

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27