【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，具体而言，涉及一种基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法、装置及系统。
技术介绍
1、分布式光伏发电系统已经成为清洁能源领域的重要组成部分，利用太阳能光伏电池将太阳辐射转化为电能。然而，分布式光伏发电系统的电力输出受到多种因素影响，包括天气条件、太阳能辐射变化和系统组合的性能。因此，分布式光伏发电系统的建模精度对实现电网的稳定运行和可再生能源的大规模集成至关重要。
2、分布式光伏发电系统在可再生能源生产方面具有巨大潜力，但其不稳定性和波动性给电力系统的运营和管理带来了挑战。主要问题包括：分布式光伏发电系统的建模准确性不高，尤其在天气条件不稳定或光伏组件老化时；传统的数学模型和统计方法难以捕捉分布式光伏发电系统的复杂非线性特性。
3、为解决这些问题，先前的研究提出了各种建模方法，包括机器学习、人工神经网络等。然而，这些方法仍存在改进的空间，例如机器学习方法需要大量数据来训练模型；人工神经网络在预测中表现出色，但模型复杂度较高等问题。
4、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方
【技术保护点】
1.一种基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述目标管理模型的模型结构包括：输入层、至少一个模糊推理层和输出层；
3.根据权利要求2所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述至少一个模糊推理层包括隶属度函数层和模糊规则层；基于所述实时光照强度进行模糊推理计算，得到所述模糊推理结果包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法还
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【技术特征摘要】
1.一种基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述目标管理模型的模型结构包括：输入层、至少一个模糊推理层和输出层；
3.根据权利要求2所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述至少一个模糊推理层包括隶属度函数层和模糊规则层；基于所述实时光照强度进行模糊推理计算，得到所述模糊推理结果包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，所述基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，其特征在于，利用所述多组训练数据对初始管理模型进行训练，得到所述目标管理模型包括：
6.根据权利要求5所述的基于神经模糊的分布式光伏发电系统建模方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱桂华，区伟潮，周俊宇，喻振帆，刘川，邝梓佳，肖锋，廖峰，张文骏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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