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一种基于遗传神经网络的光伏出力预测方法
编号:S000027779 刷新日期: 有效日期至:2020-11-21 浏览:1668 对接邀请:0
意向价格: 面议
所在区域:中国 - 技术领域:能源与环保 - 太阳能利用
转让类型:技术转让
专利类型:发明专利 技术成熟度:可以量产
供应描述
本发明公开了一种光伏出力预测方法,涉及光伏发配电技术领域,所述方法包括以下步骤:(1)建立辐照量物理模型,计算光伏组件的出力值;(2)计算衰减系数,构建不同天气类型的遗传神经网络预测模型;(3)通过遗传神经网络预测模型预测衰减系数,得到预测值。本发明通过物理模型计算倾斜面上的光伏阵列出力并与实际光伏出力值进行比对,得到由于天气等因素的影响使得出力衰减的系数,利用历史的天气情况和出力衰减系数通过遗传神经网络构造一个衰减系数的预测模型,将预测出的衰减系数与物理模型得到的出力值相乘获取最终的预测结果,本方法提高了预测精度,可进行时、日的短时预测,满足了实际应用中的需要。
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机构地址:No.490, S.Ning'an Str., Yinchuan,Ningxia 查看地图
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