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一种基于遗传神经网络的光伏出力预测方法
- 专利权人:
- 广西电网公司电力科学研究所;天津大学
- 发明人:
- 王凯,曾博,孔祥玉,郭力,张娜
- 申请号：
- CN201310686357.5
- 公开号：
- CN103810534B
- 申请日:
- 2013.12.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 温国林
- 摘要：
- 本发明公开了一种光伏出力预测方法，涉及光伏发配电技术领域，所述方法包括以下步骤：（1）建立辐照量物理模型，计算光伏组件的出力值；（2）计算衰减系数，构建不同天气类型的遗传神经网络预测模型；（3）通过遗传神经网络预测模型预测衰减系数，得到预测值。本发明通过物理模型计算倾斜面上的光伏阵列出力并与实际光伏出力值进行比对，得到由于天气等因素的影响使得出力衰减的系数，利用历史的天气情况和出力衰减系数通过遗传神经网络构造一个衰减系数的预测模型，将预测出的衰减系数与物理模型得到的出力值相乘获取最终的预测结果，本方法提高了预测精度，可进行时、日的短时预测，满足了实际应用中的需要。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
