【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源预测领域。
技术介绍
太阳能是一种可再生的清洁能源，其总量属现今世界上可以开发的最大能源，可 直接开发和利用，且无须开采和运输。它的储量无限、普遍，、经济，是未来重要的接续能源 和战略能源。 大规模光伏发电是一种有效利用太阳能的方式，但光伏发电系统受辐照强度和天 气类型、环境温度、日照时数、风向和风力等级、空气密度、相对湿度、大气压强等因素影响， 这些因素具有不稳定性、随机性、间歇性，因此并网后对功率有很大的影响，光伏系统输出 功率的扰动将影响到电网的安全稳定性运行，会对电力系统负荷预测、规划带来不确定性。 光伏发电系统的输出功率主要受太阳辐照强度的影响，太阳能辐照强度预测对光伏发电系 统的输出功率有重要意义。因此太阳能辐照强度预测准确与否显得尤为重要。 目前，对太阳能辐照强度的预测常用的方法有回归分析法、时间序列模型法、灰色 模型法、模糊预测法、专家系统法、小波分析法、卫星数据估算法、人工神经网络法等，前五 种的预测方法时间间隔较长，考虑的因素较少；小波分析法波系数序列的预测误差将不同 程度造成预报结果不准确；卫星数据估算法由于气象卫星的发射情况没有普及，只能用于 某些地区；人工神经网络方法具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学 能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和不精确条件的模糊信息问题。 BP人工网络是目前应用最多的一种神经网络形式，它具备神经网络的普遍优点。 BP人工网络的应用领域模式识别、图像识别、控制和优化、预测、通信、空间科学等，其中预 测领域通常有股票预测、...
【技术保护点】
一种太阳能辐照强度分钟级预测方法，其特征在于：a、选取输入学习样本：把影响太阳能辐照强度的多种因素作为模型的输入学习样本；b、归一化处理：使用matlab软件对输入学习样本进行归一化处理，使得所有数据的范围在[‑1,1]之间；c、确定网络的结构参数：采用的网络结构为三层，隐含层神经元的选取依据如下公式：（1）其中：l为隐含层神经元数，a为输入神经元数，b为输出神经元数，k为[1,10]之间的常数；d、建立传递函数：取传递函数为：（2）其中g为增益参数， g通常设为1.0，这时f(x)即为TanH函数； e、采用Levenberg‑Marquardt训练方法：表示第k次迭代的权值和阈值所组成的向量， 新的权值和阈值所组成的向量为，权值增量计算公式如下：（3），其中，I为单位矩阵，J()为Jacobian矩阵，(4)；f、设置网络参数：对网络的误差参数，训练步长，训练时间，学习速率进行设定，来对网络进行训练；i、仿真预测：输入预测前一天的辐照强度历史数据和预测天的天气状况、最高温度、最低温度、日照时数、风向和风力等级、空气密度、相对湿度、大气压强因素，用训练好的网络对未来的太阳能辐照强度进...
【技术特征摘要】
1. 一种太阳能辐照强度分钟级预测方法，其特征在于： a、 选取输入学习样本：把影响太阳能福照强度的多种因素作为模型的输入学习样本； b、 归一化处理：使用matlab软件对输入学习样本进行归一化处理，使得所有数据的范 围在[-1，1]之间； c、 确定网络的结构参数：采用的网络结构为三层，隐含层神经元的选取依据如下公 式：其中为隐含层神经元数，a为输入神经元数4为输出神经元数泌为[1，10]之间的 常数； d、 建立传递函数：取传递函数为：其中?为增益参数，?通常设为1.0,这时/Cr)即为函数； e、 采用Levenberg-Marquardt训练方法：表示第k次迭代的权...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺文，钟海亮，赵林川，李国庆，齐爽，陈厚合，辛业春，
申请(专利权)人：国网宁夏电力公司，东北电力大学，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：宁夏;64
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