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新能源风光发电功率预测模型分析

本文刊于: 《电子测试》 2022年第06期

关键词:
风力发电功率 光伏发电功率 RBF神经网络 预测模型

Keywords
wind power, Photovoltaic power generation, RBF neural network, prediction model,
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摘要
     随着包括石油以及煤炭等在内的传统能源地下存储量日渐减少,而且因其应用过程中所带来的环境污染问题日渐严重,因此以太阳能、风能为代表的可再生能源得到了各个国家以及地区的青睐。但是由于风光发电在实际应用过程中通常存在着预测难度大、资源调度困难以及难以高效控制的缺点,故其在电网的安全稳定性方面往往具有非常大的隐患。为了保证电力调度的正常进行,并最大限度降低电网日常维护的成本,从而有效提升电网的安全性以及稳定性,需要对风力以及光伏发电功率进行准确合理的预测。基于此,本文对风力发电以及光伏发电的特性进行简单的介绍,同时对基于RBF神经网络的新能源风光发电功率预测模型进行简单的叙述分析,以期能够实现对风光发电功率的准确有效的预测,从而最大限度避免其应用过程中面临的问题。


本文地址:www.fabiao.net/content-24-1634134-1.html

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