基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型

随着光伏电站规模不断扩大,提高光伏发电功率预测精度,将对电网的稳定运行有很大帮助。然而,光伏发电最重要的影响因子辐照度受云量影响很大,随机性很强,特别当多云的时候,变化更是很快速、剧烈,这给光伏超短期功率预测带来困难。为此,本文提出一种基于Kalman滤波和反传播(back propagation,BP)神经网络的光伏超短期功率预测模型,采用地外辐射和Kalman滤波估计辐照度,温度和湿度预测值则通过持续预测法获得,再将这三者作为神经网络的输入来预测未来15min的光伏发电功率。最后,采用连续三日的实际数据验证了本文提出模型的可行性。