【摘 要】
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光伏电站的发电功率高度依赖于不同的天气条件,其变化无规律可循,从而给电网管理带来挑战。因此,对光伏发电功率进行预测研究,以确保电网安全、稳定运行。首先,按季节和天气
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院,国网福建省电力有限公司经济技术研究院
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光伏电站的发电功率高度依赖于不同的天气条件,其变化无规律可循,从而给电网管理带来挑战。因此,对光伏发电功率进行预测研究,以确保电网安全、稳定运行。首先,按季节和天气类型划分历史发电数据,经数据分析后,将温度与历史发电功率作为输入,构建了ANFIS与模糊聚类-ESN两个光伏发电功率预测模型。利用Matlab模糊逻辑工具箱构建ANFIS模型,而对于模糊聚类-ESN模型的构建,先采用模糊聚类处理输入数据,再利用ESN进行训练与预测。通过对两个预测结果的比较,模糊聚类-ESN模型的预测精度高于ANFIS模型。
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