資料介紹
光伏發(fā)電具有波動性,間歇性和周期性,少量的光伏發(fā)電并網(wǎng)對整個電網(wǎng)的影響并不大,當光伏并網(wǎng)的滲透率的提高時,將對電網(wǎng)的電能質(zhì)量產(chǎn)生重要的影響,如頻率的波動,有功功率不平衡等。于是,對光伏發(fā)電輸出功率的準確預測就極為重要,電力部門可以利用預測出的數(shù)據(jù)進行電力調(diào)度,對電能進行合理的規(guī)劃,減小光伏并網(wǎng)系統(tǒng)的滲透率提高對電網(wǎng)的影響。
提出一種基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡光伏功率預測模型。從提高預測精度的角度出發(fā),本文采用具有較強擬合能力的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,對非理想條件下光伏出力進行預測。為了進一步提高預測精度,通過以相鄰日數(shù)據(jù)為樣本,構(gòu)建的灰色系統(tǒng)模型,對光伏出力預測結(jié)果進行校正,確定最終的光伏功率預測值。通過對預測結(jié)果的比較分析,驗證所提算法的準確性,減小了單獨使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測所產(chǎn)生的誤差。
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