文献类型：期刊文章

作　　者：张慧娥[1] 刘大贵[2,3] 朱婷婷[1] 刘光辉[1] 胡衡[1] 肖长江[4]

ZHANG Hui′e;LIU Dagui;ZHU Tingting;LIU Guanghui;HU Heng;XIAO Changjiang(College of Energy Engineering,Xinjiang Institute of Engineering,Urumqi 830047,China;College of Electrical Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830047,China;State Grid Xinjiang Power Dispatching Control Center,Urumqi 830001,China;Xinjiang Airport Urumqi Branch Electric Power Operation Management Center,Urumqi 830000,China)

机构地区：[1]新疆工程学院能源工程学院,新疆乌鲁木齐830047 [2]可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心(新疆大学电气工程学院),新疆乌鲁木齐830047 [3]国网新疆电力公司调度中心,新疆乌鲁木齐830001 [4]新疆机场(集团)乌鲁木齐分公司电力运行管理中心,新疆乌鲁木齐830000

出　　处：《智慧电力》

基　　金：新疆自治区自然科学基金资助项目(2020D01B18)。

年　　份：2021

卷　　号：49

期　　号：6

起止页码：46-52

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型。以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和有效性。

关 键 词：光伏电站功率预测  相似日 BP神经网络 动量BP法  

分 类 号：TM712]