作 者:南开大学光电子薄膜器件与技术研究所\张一平 于佳禾 许盛之

      天津市光电子薄膜器件与技术重点实验室\张一平 于佳禾 许盛之

      中机华信诚电力工程有限公司\宋红

      南开大学财务处\罗敏

  摘 要:对近年来国内外利用人工神经网络进行光伏发电短期输出功率预测的研究进展进行了介绍, 为相关预测研究提供了参考。

  关键词:人工神经网络;光伏发电;功率预测

  随着光伏发电技术的快速发展,光伏发电在 能源供给中的占比也有较大提高。光伏发电系统 的输出功率对外界环境的依赖性较高,接入电网 时,会因光照、温度等环境因素的变化而造成光 伏发电系统输出功率的波动,从而对电网的稳定 造成一定冲击,影响其电能质量。光伏发电系统 的渗透率越高,电力系统的复杂性与风险也就越 大。因此,对光伏发电的输出功率进行准确预测 有助于调度部门提前做好调度计划和风险规避, 以提高电力系统的安全性及光伏发电的竞争力。

  相对于传统的预测算法,人工神经网络 (Artificial Neural Network,ANN) 具有良好的容 错性,泛化能力好,适于拟合复杂的非线性关 系,应用领域广泛,是当前许多工程领域的研究 热点。如今,ANN已成功应用于与工业自动化 相关的诸多领域,如模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、智能控制等 [2]。在 利用 ANN进行预测算法的研究中,需要通过建 立组合模型、优化输入神经元结构、改进网络内 部算法等方式来解决实际的预测问题。


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2019年06月10日

《 并网型光伏储能微电网优化配置研究》《太阳能》杂志2019年4月刊发表论文摘要
《基于 STC-89C52 单片机 的光伏组件双轴自动跟踪装置》《太阳能》杂志2019年4月刊发表论文摘要

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《人工神经网络算法在光伏发电短期功率预测中的应用》《太阳能》杂志2019年4月刊发表论文摘要

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