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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>電力論文網>基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經網絡光伏功率預測模型

      基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經網絡光伏功率預測模型

      2017-11-11 | rar | 1.28 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　光伏發(fā)電具有波動性，間歇性和周期性，少量的光伏發(fā)電并網對整個電網的影響并不大，當光伏并網的滲透率的提高時，將對電網的電能質量產生重要的影響，如頻率的波動，有功功率不平衡等。于是，對光伏發(fā)電輸出功率的準確預測就極為重要，電力部門可以利用預測出的數(shù)據(jù)進行電力調度，對電能進行合理的規(guī)劃，減小光伏并網系統(tǒng)的滲透率提高對電網的影響。

      　　提出一種基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經網絡光伏功率預測模型。從提高預測精度的角度出發(fā)，本文采用具有較強擬合能力的RBF神經網絡，對非理想條件下光伏出力進行預測。為了進一步提高預測精度，通過以相鄰日數(shù)據(jù)為樣本，構建的灰色系統(tǒng)模型，對光伏出力預測結果進行校正，確定最終的光伏功率預測值。通過對預測結果的比較分析，驗證所提算法的準確性，減小了單獨使用RBF神經網絡進行預測所產生的誤差。

      基于灰色系統(tǒng)校正的RBF神經網絡光伏功率預測模型

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