本文關(guān)鍵詞：基于相似日和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列輸出功率預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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^第33卷第1期I一 2013年1月電力自動(dòng)化設(shè)奎Electric Power Automation EquipmentVol 33 NoJan.2013基于相似日和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列輸出功率預(yù)測(cè)王曉蘭1,2.葛鵬江·(1蘭州理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,甘肅蘭州730050;2甘肅省工業(yè)過程先進(jìn)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室.甘肅蘭州730050)摘要:選取太陽輻照時(shí)間、輻照強(qiáng)度以及氣溫等影響光伏陣列輸出功率的主要?dú)庀笠蛩?根據(jù)相似日的輸出功率具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度,提出選擇相似日的方法,設(shè)計(jì)基于相似日和徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列輸出功率預(yù)剝模型。選取最鄰近的一個(gè)相似El與待預(yù)測(cè)日氣象特征向量的差值作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值即為待預(yù)測(cè)日光伏陣列輸出功率.以我國西北某地光伏陣列的實(shí)測(cè)功率數(shù)據(jù)對(duì)所提模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,得到預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)百分誤差為13 82%.均方根誤差為0.4054.驗(yàn)證了所提模型具有較好的精度.關(guān)鍵詞:光伏陣列;輸出功率;徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò):相似日:預(yù)測(cè):模型:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圉分類號(hào):TM 615 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.3969/j issn.1006-60472013,01.019 0引言光伏發(fā)電技術(shù)是當(dāng)前利用太陽能3-2]的主要方式之.由于光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率受到太陽輻照強(qiáng)度、溫度、輻照時(shí)間等眾多因素的影響.具有很大的時(shí)... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

  本文關(guān)鍵詞：基于相似日和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列輸出功率預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。