简介：摘要目前，人们逐渐意识到传统能源的储量和污染问题，在这种趋势下环保节能的光伏发电技术得到重视与发展。光伏发电技术中最重要的便是光伏功率预测技术，光伏功率预测对光伏发电控制、性能提高、保障光伏电站平稳运行等方面都起着重要作用。本文主要介绍了光伏功率预测技术的基本原理和关键问题，通过研究分析光伏电站数据对提高光伏预测技术的几点重要问题进行分析。

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：摘要随着我国科技的不断发展，人们生活水平的不断提高，电力已经成为人们生活中不可或缺的一种重要资源。伴随着风力发电功率占我国发电市场比重的日益增大，风速波动的功率对电网能否安全平稳运行造成了不小影响。增加电网旋转储备容量对于解决风电场波动问题有着实质作用，但是这样就导致了电网运行成本的增加。所以，对那些大规模接入风电的电网，风速及风电功率预测就对确保系统平稳安全运行、减少风电消耗开支起到了关键性作用。本文在结合分析国内外很多资料的基础下，对我国目前风速及风电功率的预测方法进行研究，总结分析常用方法的利弊，在对风速及风电功率预测偏差的指标上给出评价，更是对未来我国风速及风电功率的发展道路进行展望。

简介：摘要本题根据风电功率历史数据，采用ARMA预测方法风力发电机组功率进行短期实时预测。

简介：摘要

简介：摘要：光伏发电是太阳能发电的一个主要方式，其利用太阳光照射在光伏发电系统中的光伏电池上产生光生伏特效应，将光能直接转换成电能。其与核电、水电、风电以及生物能发电等可再生能源的利用相比，太阳能因其具有安全、无噪声、利用限制小、方便灵活等优点，在近年来得到了显著发展。因此为了充分发挥其作用，本文对光伏发电功率预测方法与预测统计进行了探讨分析。

简介：

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。　

简介：摘要：太阳能的光伏发电并网运行能够有效的省去独立光伏体系储能的环节，以减少电站维护，对不同电路拓补结应该采取不同控制方法，实现光伏发电的顺利并网。然而，在光伏发电系统并网中，怎样提升其功率的预测水平是关键技术，对提升光伏发电的开发利用，保证其电网安全稳定的运行有着积极的作用。本文主要基于作者实际工作经验，简要的分析光伏发电功率的预测方法，以供借鉴。

简介：摘要本文针对国外投运的风功率预测系统软件作了综合对照表，简要叙述了国内的风功率预测技术发展现状。针对常规的风功率预测精度低的问题，总结了改进方法。

简介：摘要：太阳能是一种清洁的可再生能源，光伏发电是太阳能利用的主要方式之一。光伏发电能够减轻化石能源使用过程中产生的空气、水污染等环境问题。自 20 世纪 80 年代起，光伏发电量占不同国家总发电量的比例持续提升，世界主要发达国家均研究光伏发电技术，以提升光伏发电能力。光伏发电系统受太阳辐射强度与气象条件影响较大，导致系统发电功率存在较高随机性、波动性以及间歇性，这些均对电网稳定运行产生不利影响，因此预测光伏发电功率有重大意义。

简介：摘要：现如今，我国的经济在迅猛发展，社会在不断进步，电力企业在我国发展十分迅速，为解决光伏发电系统发电功率在不同条件下误差较大问题，提出光伏发电系统发电功率预测新方法。通过分析光伏发电系统结构，研究光伏发电系统发电功率影响因素；以季节和天气类型作为历史样本选取样本源，针对气象部门提供的预测日分时气象数据在历史数据库中寻找相似数据点作为历史样本；依据历史样本构建离线参数寻优数据总集，使用核函数极限学习机算法构建发电系统发电功率预测模型，通过粒子群算法优化模型参数。实验结果表明：所提方法在不同条件下预测太阳能光伏发电系统发电功率的平均绝对百分比误差分别为 1.47%和 6.39%，光伏组件在综合异常条件下发电功率预测误差相对变化均低于 1%，证明所提方法满足实际预测要求。

简介：摘要：文章主要是分析了光伏发电功率特性，在此基础上讲解了功率预测在光伏发电中的实际应用情况，望可以为有关人员提供到一定的参考和帮助。

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。

简介： 摘要：光伏发电能够减轻化石能源使用过程中产生的空气、水污染等环境问题。自20世纪80年代起，光伏发电量占不同国家总发电量的比例持续提升，世界主要发达国家均研究光伏发电技术，以提升光伏发电能力。光伏发电系统受太阳辐射强度与气象条件影响较大，导致系统发电功率存在较高随机性、波动性以及间歇性，这些均对电网稳定运行产生不利影响，因此预测光伏发电功率有重大意义。

简介：摘 要：随着时代和工业的发展，能源的消耗速度越来越快，不可再生的能源在快速的消耗之下总归有耗尽的一天，也会对环境有一定的污染，所以人们对可再生的清洁能源的述求越来越高，希望在生活在更多的使用一些能够再生的不会污染环境的能源。而电力正是一种可再生且对环境污染较小的能源，电力的产生也可以通过风力水利和光伏发电等清洁的动力源来实现，可以说从发电到使用电能都是一个极为清洁的过程。

简介：摘要本文以河西地区19个站点气象观测资料为基础，对河西风电资源特征进行分析，提出区域新能源经济发展重点以及风能资源利用现状，对风电资源功率做预测，旨在为发展河西地区资源优势、实施区域发展战略提供参考依据。

简介：摘要针对光伏电源接入配电网，由于其出力的随机性会对电网造成影响，故基于多维环境数据对光伏出力进行预测。首先，通过主成分分析法将多维环境数据进行降维处理，选出三个对功率贡献率最大的成分；然后将主成分分析得到的结果作为输入层，利用BP神经网络进行功率预测；最后，通过算例验证所提方法的有效性和实用性。

简介：摘要提高功率预测水平是光伏发电系统并网的关键技术问题，对提高光伏发电开发利用、保证电网安全运行有重要意义。对光伏发电系统的功率预测方法进行了分析与总结，根据光伏发电的应用及需求，归纳了各类光伏发电系统功率预测方法的优点及不足，希望对我国光伏发电预测方法的发展起到一定的促进和推动作用。

简介：摘要现阶段来看，由于我国日益严重的环境污染和能源污染，促进了新能源的应用，新能源发电所占比重日益增加风能是一种清洁、没有污染、可再生并且获取方便的能源，这一特点让其快速发展。虽然风力资源取之不尽用之不竭，但是风能也是一种不稳定、间歇性的能源。当风电大规模接入电网时，电力系统的电能稳定性与安全性将会受到影响。对风电场进行短期风速与风电功率预测是解决风电并网稳定性与安全性的有效手段。