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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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分布式光伏發(fā)電接入智能電網(wǎng)功率預(yù)測(cè)模型優(yōu)化研究

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分布式光伏發(fā)電接入智能電網(wǎng)功率預(yù)測(cè)模型優(yōu)化研究

楊海亭，白偉，胡運(yùn)沖
(內(nèi)蒙古京能康巴什熱電有限公司，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000)
 
    摘 要：在可再生能源中，隨著光伏發(fā)電量逐年增加，光伏發(fā)電的波動(dòng)性可能對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)帶來(lái)多種不利影響，準(zhǔn)確的光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)有益于確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)光伏發(fā)電的直接預(yù)測(cè)進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，討論了輸入輸出數(shù)據(jù)的相關(guān)性以及模型輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性，基于不同類別的幾種光伏功率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行性能分析，考慮了不同預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣勢(shì)并進(jìn)行了評(píng)估。研究結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)優(yōu)化的算法顯著提高了模型的預(yù)測(cè)精度，遺傳算法被認(rèn)為是最可行的優(yōu)化方法之一。
    關(guān)鍵詞： 分布式光伏發(fā)電；功率預(yù)測(cè)模型；模型優(yōu)化；清潔能源
    中圖分類號(hào)：TM615 ；TM727     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2024)04-0001-09
 
Research on the Optimization of Power Prediction Model for Distributed
Photovoltaic Power Generation Connected to Smart Grid
 
YANG Hai-ting, BAI Wei, HU Yun-chong
（Inner Mongolia Jingneng Kangbashi Thermal Power Co., Ltd, Ordos 017000, China）
 
    Abstract: In renewable energy, with the increase of photovoltaic power generation capacity year by year, the volatility of photovoltaic power generation may have a variety of adverse effects on the power grid system, and accurate photovoltaic power generation capacity prediction is beneficial to ensure the stable operation of the power grid. In this paper, the direct prediction of photovoltaic power generation is systematically expounded, the correlation of input and output data and the importance of model input data preprocessing are discussed, and the performance analysis is carried out based on several photovoltaic power prediction models of different categories, the advantages and disadvantages of different prediction models are considered and evaluated. The study results show that the optimized algorithm significantly improves the prediction accuracy of the model, and the genetic algorithm is considered to be one of the most feasible optimization methods.
    Key words: distributed photovoltaic power generation; power prediction model; model optimization; clean energy
 
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