| 第一作者： | 李鹏梅;臧传治;王侃侃 |
|---|---|
| 发表年度： | 2013 |
| 期： | 10 |
| 卷： | 31 |
| 页： | 1-4, 9 |
| 摘要： | 光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响，呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法，利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量，基于曼哈顿距离寻找相似日，根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入，直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测，并通过预测误差分析证明了算法的有效性。 |
| 刊物名称： | 可再生能源 |
