关键词:
分布式光伏
功率预测
LSTM
出力特性
光伏并网结构
摘要:
针对不同天气条件下分布式光伏发电功率的预测方法进行了研究,提出了一种基于出力特性及长短期记忆网络的分布式光伏场站功率预测方法。首先,对光储发电系统中光伏发电的基本原理、并网结构及其功率特性进行了介绍,并在此基础上分析了分布式光伏阵列的出力特性;然后,利用LSTM在时序上的状态表征和特征提取优势,对光功率时间点前后的特征值进行特征提取;最后,基于分布式光伏阵列的出力特性和LSTM构建了一种新的光伏发电功率预测模型,能够实现不同天气下对光伏发电功率的准确预测。以保定市某光伏发电系统的实际参数为基础,通过仿真实验验证了所提模型的有效性,结果表明,提出的分布式光伏场站功率预测方法能够在各种天气下实现对分布式光伏场站功率的准确预测,且在晴天时预测的均方根误差和平均绝对误差最低,分别为4.35%和5.74%。