基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测

被引：81
|
作者：
张艳霞 [1 ]
赵杰 [1 ]
机构：
[1] 天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室
来源：
电力系统保护与控制 | 2011年 / 39卷 / 15期
关键词：
光伏系统; 反馈型神经网络; 发电功率预测; 气候环境;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM615 [太阳能发电];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。
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页码：96 / 101 +109
页数：7
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