基于相似日选择算法和 Elman神经网络的光伏输出功率预测

摘要：

光伏发电具有时变性和随机性，随着光伏发电渗透率的提高，准确预测其输出功率有助于缓解光伏发电对电力系统的不利影响。由于相似日的输出功率具有很强的关联度，提出基于气象特征向量的相似日选择算法来寻找预测日的相似日。设计一种基于相似日选择算法和Elman神经网络的预测模型，利用相似日的输出功率序列，对于预测日的输出功率进行直接预测。通过某光伏电站的实测数据对所提模型进行训练和验证，结果表明，该模型面对天气情况突变时具有较好的预测精度，具有一定的可行性和工程实用性。

关键词：光伏发电、功率预测、气象特征向量、相似日、Elman神经网络

所属期刊栏目：14

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2016-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-47