基于径向基神经网络的光伏发电功率预测模型  

作　　者：童垚天 罗界 严景琪 

机构地区：[1]海阳鑫顺风光电科技有限公司,山东烟台265100

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2023年第12期21-25,共5页

摘　　要：针对光伏发电系统的输入和功率变化,提出径向基函数光伏发电系统功率预测模型,选择与目标预测相同时间的两个活动类型相同、时间节点接近、温度之间波动差距最小的一个历史天气样本作为相似日,把所有需要同时测量的样本数据中与光伏风力发电并网功率最密切相关的一个太阳光辐射活动强度值作为数据输入量,建立基于径向基函数(RBF)的光伏发电并网功率波动预测系统模型,以此来对光伏风力发电的并网功率波动大小进行自动预测,对光伏风力发电的机组并网系统功率波动大小可以进行有效地自动调节,从而平滑光伏风力发电机组并网功率发生波动。最后通过利用随机实例分析验证,所需要建立的预测功率模型已经具备较高计算精准度,验证该方法确实可行。

关 键 词：预测功率 径向基神经网络 太阳能电池 MATLAB函数 

分 类 号：TM615[电气工程—电力系统及自动化]