文献类型：期刊文章

作　　者：乔路丽[1] 方诗琦[2] 赵庭锐[2] 方铭润[2] 张楠楠[3]

QIAO Luli;FANG Shiqi;ZHAO Tingrui;FANG Mingrun;ZHANG Nannan(State Grid Liaoyang Electric Power Supply Company,Liaoyang 111000,Liaoning,China;State Grid Anshan Electric Power Supply Company,Anshan 114000,Liaoning,China;School of Information and Electrical engineering,Shenyang Agricultural University,Shenyang 110866,Liaoning,China)

机构地区：[1]国网辽阳供电公司,辽宁辽阳111000 [2]国网鞍山供电公司,辽宁鞍山114000 [3]沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳110866

出　　处：《电网与清洁能源》

基　　金：国家自然科学基金项目(61903264)。

年　　份：2022

卷　　号：38

期　　号：1

起止页码：128-134

语　　种：中文

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

摘　　要：准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络(IGA-BP)结合的预测方法:基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为:在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。

关 键 词：光伏发电 功率预测 相似日选取  免疫遗传算法

分 类 号：TM615]