电工电气
電工電氣
전공전기
ELECTROTECHNICS ELECTRIC
2014年
3期
22-27
,共6页
光伏发电%预测模型%神经网络%马尔科夫链
光伏髮電%預測模型%神經網絡%馬爾科伕鏈
광복발전%예측모형%신경망락%마이과부련
photovoltaic power generation%prediction model%neural network%Markov chain
为了减少发电量随机性对电力系统的影响，需要对发电功率预测进行研究。通过分析影响光伏发电功率的因素，基于BP神经网络理论，在Matlab软件中建立预测模型，实现了对输出功率的短期预测，并给出了基于马尔科夫链的改进预测精度的方法。
為瞭減少髮電量隨機性對電力繫統的影響，需要對髮電功率預測進行研究。通過分析影響光伏髮電功率的因素，基于BP神經網絡理論，在Matlab軟件中建立預測模型，實現瞭對輸齣功率的短期預測，併給齣瞭基于馬爾科伕鏈的改進預測精度的方法。
위료감소발전량수궤성대전력계통적영향，수요대발전공솔예측진행연구。통과분석영향광복발전공솔적인소，기우BP신경망락이론，재Matlab연건중건립예측모형，실현료대수출공솔적단기예측，병급출료기우마이과부련적개진예측정도적방법。
In order to reduce impact of randomness generation capacity on power system, there is a need to study generation power forecast. Via analysis of factors of impact on photovoltaic generation power, this paper established the forecast model in Matlab based on BP neural network theory, realizing the short term forecast of output power and giving the method of improved forecast ac-curacy based on Markov chain.
