一种光伏功率预测方法

摘要

本发明涉及一种光伏发电设备的输出功率预测方法，其采用物理模型预测、环境因素的神经网络预测和滚动神经网络预测分别进行预测，以物理模型预测为P0、环境因素的神经网络预测为P1、滚动神经网络预测为P2、最终功率预测输出值为P，则：若P1>P0且P2>P0，则P=P0；若P1>P0>P2，则P=P2；若P2>P0>P1，则P=P1；若P1<P0且P2<P0，则P=(P1+P2)/2。本发明的方法相对复杂的数学关系转化为简单合理的数学关系，有利于实际工程的应用，提高了预测的速度、降低了预测的难度；并且可以显著提高光伏组件输出功率预测值的准确性，控制误差范围，消除离群值。

主权项

一种光伏功率预测方法，其特征在于其采用物理模型预测、环境因素的神经网络预测和滚动神经网络预测分别进行预测，以物理模型预测的功率值为P0、环境因素的神经网络预测的功率值为P1、滚动神经网络预测的功率值为P2、最终预测的功率输出值为P，则：若P1>P0且P2>P0，则P=P0；若P1>P0>P2，则P=P2；若P2>P0>P1，则P=P1；若P1<P0且P2<P0，则P=(P1+P2)/2。