基于信息融合理论的BP神经网络光伏功率预测方法
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基于信息融合理论的BP神经网络光伏功率预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于信息融合理论的BP神经网络光伏功率预测方法。光伏发电作为一种环保、可持续、建设周期短的新能源备受关注,已成为发电的一大主力。但是由于光伏发电具有间歇性、随机性和波动性,很难保证高比率的有效接入,对电网的安全运行和调度造成了一定影响。精准的光伏功率预测可以有效解决这一问题,加速光伏发电的发展。本发明充分考虑光伏发电的影响因子并将其融合成一个影响因子λ,利用BP神经网络结构可调的优点对一些波动较大的时刻精准预测,可以实现光伏功率的高效精准预测,通过与其他能源或储能系统配合使用等,达到消峰填谷,平滑功率输出的目的,提高光伏发电系统并网运行的优越性,同时给电网的调度等提供参考依据。
本发明公开了一种基于信息融合理论的BP神经网络光伏功率预测方法。光伏发电作为一种环保、可持续、建设周期短的新能源备受关注,已成为发电的一大主力。但是由于光伏发电具有间歇性、随机性和波动性,很难保证高比率的有效接入,对电网的安全运行和调度造成了一定影响。精准的光伏功率预测可以有效解决这一问题,加速光伏发电的发展。本发明充分考虑光伏发电的影响因子并将其融合成一个影响因子λ,利用BP神经网络结构可调的优点对一些波动较大的时刻精准预测,可以实现光伏功率的高效精准预测,通过与其他能源或储能系统配合使用等,达到消峰填谷,平滑功率输出的目的,提高光伏发电系统并网运行的优越性,同时给电网的调度等提供参考依据。
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