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目前世界范围内环境问题与能源问题日益严峻,风力发电与光伏发电作为开发应用较为成熟的清洁能源利用技术,在世界范围内得到了广泛关注与利用。但随着风电与光伏发电并网容量增加,其出力随机性对电力系统安全稳定运行的影响日益突出,也为电力系统安全经济调度提出了新的挑战。为提高风电与光伏出力预测精度,本文提出一种基于非线性自回归神经网络的风速与地表太阳辐照度预测模型。神经网络的训练过程中,本文提出一种并联结构训练样本,保证训练样本内部的时间耦合性,以提高动态神经网络内部参数拟合精度。其次,本文针对传统太阳辐照度预