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基于神经网络的光伏短期出力预测
引用本文:燕林滋.基于神经网络的光伏短期出力预测[J].价值工程,2023(28):130-134.
作者姓名:燕林滋
作者单位:银川能源学院
基金项目:宁夏自然科学基金:《基于混合核SVR和VMDDESN-MSGP模型组合的宁夏地区光伏发短期和超短期出力预测》(项目编号:2021AAC03254);
摘    要:本文分析了光伏发电设备的输出功率与影响天气的因素之间的相关性,影响天气的因素包括辐照度、温度、湿度、天气类型和季节。其次,在此基础上,分析了小波神经网络的相关理论,完成了小波神经网络的预测模型设计,而后,提出了一种基于气象因素寻找相似日的方法,并基于光伏电站的历史气象信息创建了特征向量,并通过计算灰色关联度来确定预测日相似日的样本集。最后,将相似日算法和小波神经网络创建光伏电站的短期电力预测模型。预测结果表明,基于神经网络的预测模型在一定程度上有参考利用价值。

关 键 词:光伏电站  功率预测  小波神经网络
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