%0 Journal Article
%T 基于模糊识别的光伏发电短期预测系统
%A 陈昌松
%A 段善旭
%A 蔡涛
%A 代倩
%J 电工技术学报
%P 83-89
%D 2011
%X 随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏发电预测技术对于减轻光伏发电系统输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。根据光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据,分析了天气类型、大气温度和太阳辐射强度等因素对预测结果的影响,采用神经网络对数值天气预测数据进行模糊识别,建立了基于模糊识别的神经网络发电预测模型。研究结果表明,神经网络的结构和扩展速度对预测结果有一定的影响;把数值天气预测数据进行模糊识别后作为神经网络的输入有利于提高神经网络的预测精度;设计的神经网络预测模型具有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,有利于电力系统的功率平衡和经济运行。
%K 发电预测
%K 神经网络
%K 天气预报
%K 模糊识别
%K 光伏
%U http://www.ces-transaction.com/CN/abstract/abstract1236.shtml