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电力工业
> 建筑光伏的发电量预测系统
建筑光伏的发电量预测系统
图片来源:
徐静,陈正洪,唐俊,李芬.
建筑光伏并网发电系统的发电量预测初探 ,
电力系统保护与控制, 2012 (18).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
预测模型
模式图
算法图
线性回归
数据图
预测系统
光伏
发电量
光伏发电
所属学科:
电力工业
图片上下文:
筑光伏并网发电系统发展需求,需要探讨建立区域的光伏发电量预测系统,以满足电网运行调度需求。根据当前光伏发电量预测关键技术的发展,借鉴电力系统负荷预测的最新成果,构建区域的光伏发电量预测系统主要包括光伏发电量预测模型,数值模式的太阳能辐射预报以及其它气象因子预报,历史的气象因子观测
....
数据和光伏发电量数据三方面。首先需要建立光伏发电量预测模型,通过历史数据训练光伏发电量预测模型,然后将太阳能辐射和其它相关气象因子的逐时数值预报值输入预测模型,即可以获得区域的光伏发电量预测结果。如图2所示。建立光伏发电量预测模型将主要考虑神经网络法、支持向量机方法等人工智能方法。特别是支持向量机方法能较好解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,已成为短期负荷预测的热点。华北电力大学研究了最小二乘支持向量机在光伏功率预测中的应用,指出最小二乘支持向量机预测结果优于前馈神经网络法和线性回归算法。数值模式的太阳能辐射预报将基于中尺度数值模式WRF的逐时输出结果,引入模式输出统计(ModelOutputStatistics,MOS)预报方法,以提高太阳能辐射预报的准确率。鉴于数值模式的太阳能辐射预报,空间尺度目前多为单点,可以考虑在预测模型中输入多个点的太阳能的辐射预报结果,以更好反映区域内太阳能的整体辐射水平。历史数据主要来自气象观测数据和光伏发电量的计量数据,这就需要根据建筑光伏的地理分布合理设置气象观测站。1图2建筑光伏的发电量预测系统Fig.2BIPVenergyproductionforecastingsystem3结论高密度、多接入点建筑光伏并网发电系统研究已提上日程,就地的能量管理和区域电网的运行调度对建筑光伏并网发电系统的发电量预测提出了新的挑战。特别对于区域的光?
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