【摘 要】
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随着社会的飞速发展,用户对电力的需求持续增长,清洁可再生能源太阳能发电受到了人们越来越广泛的关注。但利用太阳能发电的缺点也十分明显,如光伏发电出力存在着波动性和间歇性,这一波动会对主网造成巨大冲击,不利于保持电网运行的稳定性。在这一形势下,人们对光伏电站发电功率预测的需求则应运而生。本文利用遗传算法优化过的BP神经网络即GA-BP神经网络来作为最终预测手段。先从某llOkV光伏电站获取了一整年的发
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随着社会的飞速发展,用户对电力的需求持续增长,清洁可再生能源太阳能发电受到了人们越来越广泛的关注。但利用太阳能发电的缺点也十分明显,如光伏发电出力存在着波动性和间歇性,这一波动会对主网造成巨大冲击,不利于保持电网运行的稳定性。在这一形势下,人们对光伏电站发电功率预测的需求则应运而生。本文利用遗传算法优化过的BP神经网络即GA-BP神经网络来作为最终预测手段。先从某llOkV光伏电站获取了一整年的发电数据,结合所建立的太阳能电池模型,对影响光伏电站输出功率的因素(太阳辐照度、天气类型、季节类型、温度、湿度)进行了研究。然后建立了基于BP神经网络的光伏电站发电输出功率预测模型,并详细描述了所建立的BP神经网络的具体网络拓扑结构、学习过程、网络各层神经元数量。在使用BP预测模型预测的过程中,发现了 BP神经网络存在着迭代次数多、收敛时间长的缺点,为克服这些缺点,本文提出了利用GA遗传算法来优化BP神经网络的权重和阈值,并建立了 GA-BP预测模型。最后分别使用这两种预测模型对某光伏电站进行发电功率预测。根据上述两种预测模型的预测结果进行误差分析,确定两种模型都能对光伏电站输出功率进行预测,而GA-BP预测模型的稳定性更好、预测精度更高。这一结果证明本文提出的利用GA-BP神经网络对光伏电站输出功率进行短期预测的方法是正确可行的。
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