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光伏发电预测系统更为重要。但是，它可以帮助电网调度部门制定各种电力调度计划。 2.2帮助光伏电站减少停电造成的经济损失，提高光伏电站运行管理的效率 光伏发电的预测越准确，电网的功率限制越低，从而提高了电网吸收太阳光的能力。
光伏功率预测技术[J].电力系统自动化,2016,40(4):140-151. 被引量：114 10 李乐,刘天琪.基于近邻传播聚类和回声状态网络的光伏预测[J].电力自动化设备,2016,36(7):41被引量：20
模型预测控制以其动态性能优良、实现方便和易于处理多目标优化等特点,因此在电力电子变换器控制中得到广泛关注和应用。本论文针对光伏用准Z源逆变器的模型预测控制（MPC）策略展开研究。
王科俊教授团队在Energy期刊(JCR Q1区，中科院Top期刊，IF=5.537)上发表文章(Volume 189, December 2019, 116225)，从光伏数据的机理特征出发提出了基于LSTM-Convolutional网络的光伏功率预测模型，并将其与其他深度预测模型进行了对比，验证了混合
光伏发电出力的可预测性较低,相比点预测而言,光伏发电出力的概率性预测能够提供更多的信息,有利于电力系统的安全经济运行。提出了一种基于Copula理论的光伏发电出力的条件预测误差分布估计方法。采用Copula函数对光伏实际出力与点预测的联合概率分布进行建模,实现了任意点预测对应的光伏 ...
针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光伏组件的输出功率进行预测,并用平均绝对百分比误差和均方 ...
基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测周楠1，徐潇源1，严正1，陆建宇2，李亚平3（1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市200240；2.国家电网公司华东分部，上海市200120；3.中国电力科学研究院有限公司（南京），江苏省 ...
基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测研究. 高正. 【摘要】： 随着全球工业化进程的持续推进,全球能源产业发展战略规划也发生了翻天覆地的变化,继风力发电后,光伏发电技术因其清洁无污染、安装便利、维护成本低和使用效率高等优势近年来获得了快速 ...
基于关联规则与WPA-BPNN光伏发电功率预测. 摘要 光伏发电功率预测有助于提升电网的稳定性和纳电能力,但在利用神经网络方法预测中,若输入变量和输出结果相关性差,则会导致多数据的预测模型存在预测精度差、收敛速度慢的问题,因此,提出一种基于关联规则与 ...
基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测. 董雷 周文萍 张沛 刘广一 李伟迪. 【摘要】： 采用确定性的预测方法对光伏发电量进行预测,在光伏出力波动较大时误差较大,且无法展示预测时刻可能出现的所有情况及其出现的概率。. 针对确定性预测方法的不足 ...
光伏发电预测系统更为重要。但是，它可以帮助电网调度部门制定各种电力调度计划。 2.2帮助光伏电站减少停电造成的经济损失，提高光伏电站运行管理的效率 光伏发电的预测越准确，电网的功率限制越低，从而提高了电网吸收太阳光的能力。
光伏功率预测技术[J].电力系统自动化,2016,40(4):140-151. 被引量：114 10 李乐,刘天琪.基于近邻传播聚类和回声状态网络的光伏预测[J].电力自动化设备,2016,36(7):41被引量：20
模型预测控制以其动态性能优良、实现方便和易于处理多目标优化等特点,因此在电力电子变换器控制中得到广泛关注和应用。本论文针对光伏用准Z源逆变器的模型预测控制（MPC）策略展开研究。
王科俊教授团队在Energy期刊(JCR Q1区，中科院Top期刊，IF=5.537)上发表文章(Volume 189, December 2019, 116225)，从光伏数据的机理特征出发提出了基于LSTM-Convolutional网络的光伏功率预测模型，并将其与其他深度预测模型进行了对比，验证了混合
光伏发电出力的可预测性较低,相比点预测而言,光伏发电出力的概率性预测能够提供更多的信息,有利于电力系统的安全经济运行。提出了一种基于Copula理论的光伏发电出力的条件预测误差分布估计方法。采用Copula函数对光伏实际出力与点预测的联合概率分布进行建模,实现了任意点预测对应的光伏 ...
针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光伏组件的输出功率进行预测,并用平均绝对百分比误差和均方 ...
基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测周楠1，徐潇源1，严正1，陆建宇2，李亚平3（1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市200240；2.国家电网公司华东分部，上海市200120；3.中国电力科学研究院有限公司（南京），江苏省 ...
基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测研究. 高正. 【摘要】： 随着全球工业化进程的持续推进,全球能源产业发展战略规划也发生了翻天覆地的变化,继风力发电后,光伏发电技术因其清洁无污染、安装便利、维护成本低和使用效率高等优势近年来获得了快速 ...
基于关联规则与WPA-BPNN光伏发电功率预测. 摘要 光伏发电功率预测有助于提升电网的稳定性和纳电能力,但在利用神经网络方法预测中,若输入变量和输出结果相关性差,则会导致多数据的预测模型存在预测精度差、收敛速度慢的问题,因此,提出一种基于关联规则与 ...
基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测. 董雷 周文萍 张沛 刘广一 李伟迪. 【摘要】： 采用确定性的预测方法对光伏发电量进行预测,在光伏出力波动较大时误差较大,且无法展示预测时刻可能出现的所有情况及其出现的概率。. 针对确定性预测方法的不足 ...
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