作 者:南開大學光電子薄膜器件與技術研究所\張一平 于佳禾 許盛之

      天津市光電子薄膜器件與技術重點實驗室\張一平 于佳禾 許盛之

      中機華信誠電力工程有限公司\宋紅

      南開大學财務處\羅敏

  摘 要:對近年來國内外利用人工神經網絡進行光伏發電短期輸出功率預測的研究進展進行了介紹, 為相關預測研究提供了參考。

  關鍵詞:人工神經網絡;光伏發電;功率預測

  随着光伏發電技術的快速發展,光伏發電在 能源供給中的占比也有較大提高。光伏發電系統 的輸出功率對外界環境的依賴性較高,接入電網 時,會因光照、溫度等環境因素的變化而造成光 伏發電系統輸出功率的波動,從而對電網的穩定 造成一定沖擊,影響其電能質量。光伏發電系統 的滲透率越高,電力系統的複雜性與風險也就越 大。因此,對光伏發電的輸出功率進行準确預測 有助于調度部門提前做好調度計劃和風險規避, 以提高電力系統的安全性及光伏發電的競争力。

  相對于傳統的預測算法,人工神經網絡 (Artificial Neural Network,ANN) 具有良好的容 錯性,泛化能力好,适于拟合複雜的非線性關 系,應用領域廣泛,是當前許多工程領域的研究 熱點。如今,ANN已成功應用于與工業自動化 相關的諸多領域,如模式識别、信号處理、知識工程、專家系統、優化組合、智能控制等 [2]。在 利用 ANN進行預測算法的研究中,需要通過建 立組合模型、優化輸入神經元結構、改進網絡内 部算法等方式來解決實際的預測問題。


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2019年06月10日

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《人工神經網絡算法在光伏發電短期功率預測中的應用》《太陽能》雜志2019年4月刊發表論文摘要

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