一种应用于光伏发电系统的短期发电功率预测方法

摘要

本发明涉及一种应用于光伏发电系统的短期发电功率预测方法，其特征在于它包括两个阶段：1、将原始发电功率信号进行经验模态分解；2、为每个分解分量构建基于遗传算法的BP神经网络预测模型。本发明的好处主要表现在：提前进行准确的光伏发电功率预测，可以确定传统电网与光伏发电微网的电流流动方向，制定电力系统的调度方案并降低电力系统运行成本；同时，还能提前制定能源储备规划，减少光伏发电的不可控性和间歇性对大电网造成不利影响，增强光伏发电的市场竞争优势。同时，本系统也是将人工神经网络、遗传算法等计算机技术运用于光伏发电功率预测的一个先例，具有很大的新颖性和实用性。