关于光伏发电电能质量准确预测仿真研究

摘要：

在光伏发电领域,面对复杂多变的天气,实现光伏发电量的准确预测是一个难点问题,光伏发电量的准确预测能为电网平稳调度提供参考依据.根据天气气候的变化特性以及GRNN神经网络的特性,提出依据历史天气数据训练GRNN神经网络预测光伏发电量的方法,仿真结果证实,在不区分相似日的情况下,GRNN神经网络的预测结果中相对误差率低于BP神经网络预测结果,其绝对误差率也低于BP神经网络,结论表明,使用GRNN神经网络可以在不需要确定当天气候属于何种天气的前提条件下,实现对于光伏发电量的较准确预测,具有现实应用价值.

关键词：广义回归神经网络、光伏预测、径向基函数

所属期刊栏目：33

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：溪霞水库水力发电电气控制系统03006005省部级一般项目;江西省科技支撑计划项目20151BBE50050

在线出版日期：2017-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-99,304