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發(fā)視頻基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏功率預(yù)測模型
2017-11-11 |
rar |
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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(dāng)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(zhǔn)確預(yù)測就極為重要，電力部門可以利用預(yù)測出的數(shù)據(jù)進(jìn)行電力調(diào)度，對電能進(jìn)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(luò)光伏功率預(yù)測模型。從提高預(yù)測精度的角度出發(fā)，本文采用具有較強(qiáng)擬合能力的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對非理想條件下光伏出力進(jìn)行預(yù)測。為了進(jìn)一步提高預(yù)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(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正，確定最終的光伏功率預(yù)測值。通過對預(yù)測結(jié)果的比較分析，驗(yàn)證所提算法的準(zhǔn)確性，減小了單獨(dú)使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測所產(chǎn)生的誤差。
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