基于神经网络模糊识别的光伏发电短期预测系统设计研究  

作　　者：姚宗林 孙猛 

机构地区：[1]国家电投集团江苏电力有限公司苏州分公司,江苏苏州215168 [2]上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海200240

出　　处：《科技与创新》2024年第23期111-113,共3页Science and Technology & Innovation

摘　　要：在现代光伏发电系统容量越来越大的背景下,光伏发电系统的输出电能会影响到电力系统的发展。对光伏发电系统的历史数据影响预测结果的因素进行分析,包括历史气象数据和发电量等。使用神经网络模糊识别数值预测数据,创建基于光伏发电短期预测系统模型。研究结果表明,神经网络的扩展速度和结构会影响预测结果,设计系统的预测精度较高,能够使光伏发电随机化问题得到解决,从而促进电力系统的有效、安全运行。

关 键 词：神经网络 模糊识别 光伏发电 短期预测 

分 类 号：TM615[电气工程—电力系统及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]