【摘 要】
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光伏发电技术直接将光能转化为电能，可再生、无公害是其显著优点。中国光伏发电发展迅猛，在独立光伏发电向并网系统发展的过程中，光伏并网稳定性、可靠性成了值得关注的重点问题。光伏输出功率因其间歇性、波动性、随机性等特点会对并网造成不利影响，给调度工作带来极大的挑战。为此精准的光伏功率短期预测是保证光伏并网过程电网维持稳定可靠运行的重要环节。 本文基于天气聚类和改进神经网络对光伏发电短期出力预测方法进行
【机 构】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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光伏发电技术直接将光能转化为电能，可再生、无公害是其显著优点。中国光伏发电发展迅猛，在独立光伏发电向并网系统发展的过程中，光伏并网稳定性、可靠性成了值得关注的重点问题。光伏输出功率因其间歇性、波动性、随机性等特点会对并网造成不利影响，给调度工作带来极大的挑战。为此精准的光伏功率短期预测是保证光伏并网过程电网维持稳定可靠运行的重要环节。
本文基于天气聚类和改进神经网络对光伏发电短期出力预测方法进行了研究。考虑到用于预测的部分数据可能存在缺失的情况，采用双维度顺序填补方法实现缺失数据补齐，在数据完整有效的基础上进行后续建模。首先，详细分析了光伏出力的影响因素。基于此，分别采用改进Kohonen模型、S-Kohonen模型实现天气聚类和待预测日天气类型的识别。同时，通过最优相似度理论进行待预测日的相似日选择，形成效果对比。然后，建立两种不同的改进神经网络模型：改进思维进化算法优化的径向基神经网络和多种群果蝇优化广义回归神经网络模型。之后，以相应历史日的数据以及待预测日的气象数据作为模型输入，完成对预测日光伏发电出力情况预测。最后，在Matlab中完成对上述模型的仿真，对预测情况进行对比分析。结果表明，上述方法有效提高了预测精度，为实现光伏发电短期出力精准预测提供了可行思路。
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