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[IEEE 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 土耳其伊斯坦布尔(2019.3.21-2019.3.24)] 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 基于温度与太阳辐射估算的光伏发电预测

DOI：10.1109/ssd.2019.8893174 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 光伏发电作为电力来源的利用量正强劲增长。光伏电能的不可预测性会引发频率波动和电力系统不稳定。因此，1至数小时的短期光伏功率预测对保障电网稳定至关重要。光伏发电主要取决于温度与太阳辐射等不同气象条件，故强烈建议开展气象数据预测。本文采用自适应神经模糊推理系统与前馈神经网络，通过不同输入数据进行1小时超前温度与太阳辐射估算的对比研究。使用前馈神经网络模型完成2小时与4小时超前气象数据预测，并据此推算光伏发电量。拓扑结构精度评估基于归一化均方根误差(NRMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。仿真结果表明前馈神经网络模型性能优于自适应神经模糊推理系统。
作者： Rim Ben Ammar，Mohsen Ben Ammar，Abdelmajid Oualha
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

比较自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和前馈神经网络（FFNN）在不同输入数据下对一小时后的温度和太阳辐射进行估算，并利用FFNN模型预测两小时和四小时后的气象数据以推导光伏发电量。

研究成果

对于提前1小时、2小时和4小时的预测，前馈神经网络（FFNN）的表现优于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型，仅需提前2小时的输入数据即可提供良好的预测精度。前馈神经网络是光伏发电量估算的合适工具。

研究不足

该研究仅限于短期预测（提前1至4小时），并使用特定地点和时间段的数据。与FFNN相比，ANFIS模型需要更多输入数据才能进行准确预测。

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