基于小波-神经网络的日光照辐射总量及光伏发电量预测

摘要：

近几年太阳能发展迅速.太阳能资源具有间歇性、波动性和随机性等特点,对大规模光伏并网发电带来了严重影响.本文提出了利用小波-神经网络对日光照辐射总量及光伏电站发电量进行预测的方法.该方法将神经网络隐含层的传输函数用小波函数代替,在不影响预测精度的前提下,大大缩短了模型的训练时间,提高了训练的速度,克服了神经网络容易陷入局部次优点的缺点.基于光伏电站模型,结合日光照辐射总量的预测数据,得到了光伏电站的日发电量.

关键词： 光伏发电 日辐射总量 预测精度 功率输出 小波-神经网络

作者: 孙文涛 刘涤尘 赵洁 杨楠

作者单位: 武汉大学电气工程学院,湖北,武汉,430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）