论文部分内容阅读
光伏发电机组容量在电力系统中的比重日益增大,预测光伏出力对电力系统调度具有极其重要的意义。因为影响光伏发电系统的许多因素随机性较高,使得预测工作难度加大。传统的预测方法对数据的依赖性较强,数据的完整性对预测过程影响很大,因此需要更严谨、便捷的方法使光伏功率的预测工作更加准确、实用。通过对光电站历史数据的探索性分析,对比多种回归预测模型,对影响功率的因素建立神经网络与非线性拟合的组合预测模型。仿真结果表明,组合分步法可以显著降低预测误差,对电网规划、提升新能源发电竞争力、优化调频具有一定的意义。