摘要：一种光伏发电功率预测方法和系统，采用相关性分析方法对历史数据进行分析，确定辐射强度预测相关时刻和发电功率预测相关时刻。采用BP神经网络对太阳辐射强度预测样本和光伏发电功率预测样本进行训练，得到太阳辐射强度预测模型和光伏发电功率预测模型。利用太阳辐射强度预测模型计算预测日预测时刻的太阳辐射强度，利用光伏发电功率预测模型计算预测日预测时刻的光伏发电功率。利用灰色关联度分析方法去除历史数据中关联度较低的辐射强度预测相关时刻的太阳辐射强度，提高了太阳辐射强度预测精度。采用BP神经网络良好的非线性函数逼近能力，对太阳辐射强度预测样本和光伏发电功率预测样本进行训练建立预测模型，提高了预测模型的预测精度。
- 专利类型发明专利
- 申请人广州供电局有限公司;华北电力大学;
- 发明人陆国俊;王勇;王劲;许中;崔晓飞;马智远;陈国炎;马素霞;黄慧红;杜堉榕;王军;
- 地址510620 广东省广州市天河区天河南二路2号
- 申请号CN201310430694.8
- 申请时间2013年09月18日
- 申请公布号CN103500365B
- 申请公布时间2016年05月04日
- 分类号G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I;G06N3/02(2006.01)I;
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