【摘 要】
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光伏功率预测对于电网稳定安全运行及太阳能开发利用具有重要意义.根据天气预报信息,将天气划分为晴天、多云、阴天和雨天4种类型,并提出了在特定天气类型下基于自适应神经网
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,东北电力大学理学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题(2016YFB0900101)
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光伏功率预测对于电网稳定安全运行及太阳能开发利用具有重要意义.根据天气预报信息,将天气划分为晴天、多云、阴天和雨天4种类型,并提出了在特定天气类型下基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的光伏功率超短期预测模型.选取减法聚类算法形成初始模糊推理系统结构,有效避免了组合爆炸的问题.利用吉林省某高校光伏实验室的光伏功率数据进行实例分析,将该方法与多尺度持续法、多尺度滑动平均法和BP神经网络法的预测结果进行比较.结果表明,在不同天气类型下,前者的预测精度更高,验证了所提方法的有效性.
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