基于神经网络的光伏电站出力超短期预测研究

摘要：

为准确掌握电站未来某段时间内的出力情况,以西南某大型光伏电站为例,对影响光伏电站出力的因素进行分析,建立BP神经网络出力预测模型,分别基于电站实测气象数据和中尺度数值天气预报数据训练预测模型,并对电站2020年1月1日8:00～18:30时15 min分辨率的输出功率进行预测,结果表明:以实测气象数据作为训练样本,预测效果较优,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关性系数(R)和合格率(Q)预测评估指标分别为9.03％、12.33％、0.980、95.24％.

关键词：光伏发电;数据样本;BP神经网络;预测效果

所属期刊栏目：45

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：六盘水师范学院硕士学位培育点学科建设项目;高层次人才科研启动基金项目;云南省科技计划项目

在线出版日期：2021-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1052-1054,1065