地基云图结合径向基函数人工神经网络的光伏功率超短期预测模型

摘要：

光伏功率由于受到诸多局地随机突变因素的影响，其超短期预测面临很大挑战。云是引起地表辐射随机变化，进而引起光伏出力随机变化的最主要因素之一，在光伏功率预测建模中亟需将云这一因子进行量化和建模。首先，基于全天空云图，利用数字图像处理技术提取与辐射相关的图像特<br>　　征；然后，将大气层外辐射、大气质量、图像亮度和云量作为输入因子，将地表辐射作为输出，建立径向基函数神经网络预测模型；最后，根据光电转换模型最终实现光伏功率超短期预测。实验结果表明：计及地基云图信息的光伏功率超短期预测模型，效果明显优于无图像信息的模型，为光伏电站超短期功率精确预测提供了重要的方法。

关键词：地基云图、人工神经网络、光伏功率预测、超短期

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：国家863高技术基金项目2011AA05A104；中国电力科学研究院科技创新基金项目YN83-14-006。@@@@The National High Technology Research and Development of China 863 Program2011AA05A104;Project Supported by Science and Technology Innovation Fund of China Electric Power Research InstituteYN83-14-006

在线出版日期：2015-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：561-567