【摘 要】
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针对传统系统太阳辐照波动预警准确率低、误差大和预测效率低的问题,提出并设计了新的并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统,采用基于蚁群BP神经网络的辐照波动预测方法获取
【机 构】
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国网江西省电力有限公司经济技术研究院,天津大学智能电网教育部重点实验室,国网江西省电力有限公司发展策划部
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针对传统系统太阳辐照波动预警准确率低、误差大和预测效率低的问题,提出并设计了新的并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统,采用基于蚁群BP神经网络的辐照波动预测方法获取了预测结果的最优解。预警系统中包含太阳能电池组件、微型逆变器和单机辐照度预警子系统等,采用三端稳压模块LM7803电源模块,保障极端天气正常供电;选择单晶硅太阳电池片的光照传感器,将太阳辐射的光能变换成电能;采用指数平滑法结合趋势移动平均法对太阳辐照进行预测,得到预测时间段范围内的平滑指数,以此作为计算参数,根据蚁群BP神经网络算法,通过构建新
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