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一种用于太阳能光伏发电预测的混合智能方法：气溶胶数据的影响

DOI：10.1007/s13369-019-04183-0 期刊：Arabian Journal for Science and Engineering 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 太阳能光伏发电在分布式发电系统中的渗透率正快速增长。光伏渗透率的提升引发了电网稳定性、可靠发电及电能质量等多方面问题，因此利用气象参数预测光伏发电量变得至关重要。本研究基于气象数据作为输入参数构建预测模型，并分析了这些参数对光伏功率预测的影响。重点探究了不同气溶胶颗粒及其他气象参数条件下，基于优化算法的光伏功率预测模型性能表现。采用基于灰狼优化算法(GWO)与多层感知机(MLP)的新型智能方法进行光伏功率预测，通过归一化平均偏差误差(NMBE)、归一化平均绝对误差(NMAE)、归一化均方根误差(NRMSE)及训练误差等统计指标评估GWO-MLP模型性能。该模型预测结果的NMBE、NMAE和NRMSE值分别为2.267%、4.681%和6.67%。为验证效果，研究对比了粒子群优化、Levenberg-Marquardt算法和自适应神经模糊推理等方法，证实本模型性能优于其他智能技术。所得结果可用于智能电网环境下的需求响应应用。
作者： Astitva Kumar，M. Rizwan，Uma Nangia
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用气象参数预测太阳能光伏（PV）发电量，并分析这些参数对预测光伏发电量的影响，重点研究不同气溶胶颗粒及其他气象参数条件下基于优化的光伏发电预测模型的性能表现。

研究成果

基于灰狼优化算法的MLP模型在光伏发电功率预测中表现优于其他智能技术，其统计指标NMBE、NMAE和NRMSE分别为2.267%、4.681%和6.67%。该模型适用于不同空气质量条件，可用于智能电网能源管理和需求响应应用。

研究不足

所提出的模型在太阳辐射更为分散的情况下性能会下降。该模型在训练时需要较大的计算内存。

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