基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测研究

发布时间：2019-03-10 19:42

【摘要】：由于现有神经网络辐照度预测模型的输入变量多为辐照度的历史数据问题,为了更准确衡量辐照度的变换关系,引入其他与辐照度相关因子作为模型输入变量,提高模型预测性能;其次,根据同期同日类型的辐照度变化关联性,对辐照度预测模型提出了由辐照度预测值和辐照度均值组成的加权修正方法,辐照度预测值权重为N天实际与理论曝辐量比值的均值,辐照度均值权重为日类型修正系数和当天实际与理论曝辐量比值的乘积;最后归一化权重,构建了基于日类型的神经网络辐照度预测模型。采用本地历史数据进行仿真,结果验证了改进输入模型的合理性和输出模型的有效性。
[Abstract]:Because the input variables of the existing neural network irradiance prediction models are mostly historical data of irradiance, in order to measure the transformation relationship of irradiance more accurately, other factors related to irradiance are introduced as the input variables of the model. Improve the prediction performance of the model; Secondly, according to the correlation of irradiance variation of the same day type, a weighted correction method composed of the predicted irradiance value and the mean irradiance value is proposed for the irradiance prediction model. The predicted weight of irradiance is the average value of the ratio of N-day actual exposure to theoretical exposure, and the weight of irradiance is the product of the correction coefficient of daily type and the ratio of actual and theoretical exposure on the same day. Finally, a neural network irradiance prediction model based on day type is constructed by normalizing the weights. The simulation results show that the improved input model is reasonable and the output model is effective.
【作者单位】： 衢州职业技术学院信息工程学院;
【基金】：衢州市科技计划项目(2014Y019) 2015年浙江省自然科学基金(Y15B020047)
【分类号】：TM615;TP183

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本文编号：2437955