一种基于线性回归及神经网络的光伏发电预测模型和方法

摘要

光伏发电的间歇性给目前的可再生能源利用从运营计划到调度方案等方面都带来了许多挑战。因此，准确的预测光伏系统的电力输出量对于有效管理运行光伏发电系统，评估电力系统整体的经济性能进而综合调控整体电力分配至关重要。本发明提出了一种基于每日天气预测数据以预测光伏系统日前电力输出量的新混合系统和方法。本方法应用了传统的多元线性回归和以及人工神经网络模型，采用了混合建模方法通过分步线性回归的方法筛选更重要的天气预测输入变量，然后将筛选后的天气预测变量馈入人工神经网络模型，从而产生复杂模型。本发明提出的复杂模型仿真结果表明该复杂模型的性能比其相应的其他单阶段模型更优并且可以具有监测气象数据的地区应用该复杂模型实现光伏系统电力输出预测。