建筑光伏系统发电功率短期预测方法研究

作     者：毛阗 章帆 MAO Tian;ZHANG Fan

作者机构：浙江大学建筑设计研究院有限公司 浙江工业大学工程设计集团有限公司 

出 版 物：《智能建筑与智慧城市》 (Intelligent Building & Smart City)

年 卷 期：2023年第4期

页      码：126-128页

摘      要：为降低光伏系统发电功率的预测误差,增强预测结果的精准度,文章对建筑光伏系统发电功率短期预测方法研究,进行数据采集及校正,建立归一化预测矩阵,以此为基础,构建BP神经网络预测模型,以Mallat重构处理实现发电功率的短期预测。最终预测结果表明:与传统多时间尺度预测组和传统分布式光伏预测组相比,神经网络光伏预测组最终得出的预测误差相对较小,且均控制在0.15以下,表明其对系统的预测效果更佳,具有实际应用价值。

主 题 词：建筑光伏系统 光伏发电功率 短期预测 预测方法 

学科分类：080703[080703] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.13655/j.cnki.ibci.2023.04.037

馆 藏 号：203121160...