【摘 要】
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随着全球化石能源消耗加剧、电力供应紧张,光伏发电迅速发展并大规模并网,光伏场站的大规模并网会对电网产生冲击,带来一系列的运行风险,同时加大电网调度的难度.本文创新提
【机 构】
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国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司,山东 德州 253500
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随着全球化石能源消耗加剧、电力供应紧张,光伏发电迅速发展并大规模并网,光伏场站的大规模并网会对电网产生冲击,带来一系列的运行风险,同时加大电网调度的难度.本文创新提出一种基于BP神经网络的光伏场站发电负荷预测方法,获取光伏场站所在地区精确到小时的历史气象数据及对应时刻的发电负荷数据作为训练样本,针对每个整点时刻分别构建单独的基于BP神经网络的初始预测模型,利用各整点时刻的训练样本分别对各整点时刻对应的初始预测模型进行训练,基于训练好的网络得到待测日全天各整点时刻的发电负荷预测数据.本文提出的基于BP神经网络的光伏场站发电负荷预测方法在各种天气类型下均具有较准确的预测能力和较强的适用性,可以对光伏场站次日发电负荷进行精准预测.
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