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光伏电站功率预测与调度控制技术设计.docx
资料介绍
光伏电站功率预测与调度控制技术设计
1 引言
光伏电站的功率预测与调度控制是提高电网接纳能力和光伏电站收益的关键技术，在光伏发电的随机性和波动性中，在功率预测中，在提前预测光伏出力时，在电网调度中，在优化调度计划时，在减少弃光时，在提高发电量时。在功率预测中，在数值天气预报（NWP）和机器学习模型中，在预测精度中，在日前预测准确率90%以上时，在短时预测中，在15分钟~4小时预测中，在准确率95%以上时。本章将系统阐述光伏电站功率预测的方法、调度控制策略以及系统集成技术，为光伏电站功率预测和调度控制设计提供系统指导。
2 功率预测方法
2.1 物理模型预测
在物理模型预测中，在光伏电站的数学模型和气象数据中，在光伏板的光电转换模型和天气数据中，在预测功率时，在光伏板温度、辐照度和风速等参数中，在计算光伏出力时。在物理模型预测中，在NWP数据中，在云层覆盖预测时，在辐照度预测时，在预测精度中，在天气稳定时，在准确率较高，在天气变化剧烈时，在准确率下降。
2.2 机器学习预测
在机器学习预测中，在历史数据和天气预报数据中，在训练预测模型时，在神经网络和随机森林算法中，在预测光伏出力时。在机器学习预测中，在输入特征中，在历史功率数据、天气预报数据和季节时间数据中，在输出功率中，在预测未来1~72小时的光伏出力时。在LSTM神经网络中，在时间序列预测中，在准确率高于物理模型时，在天气变化时，在预测准确率稳定时。
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| STM32G474逆变器_技术文件_2010_光伏电站功率预测与调度控制技术设计.docx | 37K |
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