基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测
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引用本文:祝暄懿,姚李孝.基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测[J].电网与清洁能源,2019,35(3):75~78
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作者单位
祝暄懿 西安理工大学 水利水电学院 
姚李孝 西安理工大学 水利水电学院 
基金项目:国家自然科学基金(51507134)
中文摘要:光伏发电功率预测对电网的稳定性和安全性具有十分重要的意义。提出了基于相似日和小波神经网络的预测方法,根据相似日理论通过灰色关联系数法选取历史相似日,将选取的6个相似日的发电数据作为模型的输入变量,同BP神经网络、小波神经网络的预测结果进行对比和误差分析。以某光伏电站历史发电数据为例,验证算法的可行性。
中文关键词:光伏发电  相似日原理  小波神经网络  功率预测
 
Solar Power Plant Short-Term Power Forecast Based on Similar Days and WNN
Abstract:The prediction of photovoltaic power generation is of great significance to the stability and safety of the power grid. This paper proposes a prediction method based on similar day and wavelet neural network. According to the similarity day theory, the historical similarity date is selected by the grey correlation coefficient method. The six similar days of generation data are used as input variables of the model. Finally, the same BP neural network is used. The prediction results of wavelet neural network are compared and error analysis. This paper uses the historical power generation data of a photovoltaic power plant as an example to verify the feasibility of the algorithm.
keywords:photovoltaic generation  the principle of similar day  WNN  power forecast
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