【摘 要】
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为了提升多云、雾霾等复杂天气条件下的光伏功率预测精度,提出一种组合辐射衰减因子预报与RBF神经网络的光伏短期功率预测方法.利用WRF中尺度模式(V4.1版本)以及WRF-CHEM空气
【机 构】
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国家电网有限公司,北京市西城区100031;中国电力科学研究院有限公司,江苏省南京市210006
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为了提升多云、雾霾等复杂天气条件下的光伏功率预测精度,提出一种组合辐射衰减因子预报与RBF神经网络的光伏短期功率预测方法.利用WRF中尺度模式(V4.1版本)以及WRF-CHEM空气质量模式实现总云量、PM2.5浓度的模拟计算,结合光伏电站历史出力数据,基于RBF神经网络构建多气象要素与光伏出力的直接映射关系模型.针对华北某区域开展预报实验,结果表明,所提方法可以有效提升多云、雾霾天气条件下的光伏功率预报精度,从而为电网调度运行提供有力支撑.
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