摘要：文章聚焦于基于时间序列的深度学习在光伏发电模型中的应用。通过收集4个不同光伏基站的实时功率数据和气象信息,构建一个集成GRU(门控循环单元)网络的预测模型。模型旨在处理时间序列数据,准确预测光伏发电量。探讨了数据集规模、模型结构对预测准确度的影响,证实深度学习在光伏发电预测中的潜力和有效性。实验结果显示,该模型在训练和测试集上表现出色,尤其是在泛化能力上超越传统方法。

摘要：新能源发电系统的准确建模是分析新能源并网稳定性、安全性与可靠性等方面影响的关键因素。针对光伏发电系统可靠性影响分析,本文在详细分析现有光伏发电系统可靠性模型优缺点与适用范围的基础上,提出了一种综合考虑容量、温度及辐照度等运行条件约束的改进模型。为分析其对微电网可靠性评估的影响,设计了基于时序蒙特卡罗状态抽样法的可靠性评估流程,并对含光伏发电系统的微网进行了可靠性评估验证。理论分析与评估结果表明,改进模型使得评估结果更为严格,且实际输出功率方差较之现有模型有所减小,能在一定程度上加快蒙特卡罗法评估的收敛速度。

摘要：由于太阳能资源广泛易获取、清洁可再生,太阳能光伏发电受地域限制性小,方便灵活,清洁友好。独立光伏发电系统对于解决偏远地区长期用电困难问题具有重要的作用。随着太阳能发电并网装机容量的不断增加,大规模光伏电站并网对电力系统也带来了一定影响,与其相关的局部无功电压特性、谐波污染、功率平衡等问题逐渐突出。建立准确的、符合工程实际的光伏模型,是研究光伏并网对于电网影响的前提。本文从仿真计算的角度出发,基于PSD软件研究光伏电站模型及其对于电力系统的影响。在理论研究和仿真计算的基础上,以期能够对实际的工程设计起到一定的帮助作用。