简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要：文章主要是分析了风力发电短期功率预测方法，在此基础上讲解了光伏发电短期功率预测方法，最后探讨了风光发电短期功率预测研究方向发展，望可以为有关人员提供到一定的参考和帮助。

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

简介：摘要太阳能光伏发电是一种清洁的环保能源，是未来新型能源的重要发展趋势。太阳能光伏发电是用之不竭的能源，依照太阳能的光伏发电，准确的分析其实际的应用和需求，综合归纳太阳能光伏发电的预测标准，优点和缺点，从太阳能光伏发电的实际情况做预测分析，判断有效提升太阳能光伏功率短期智能发展的有效方案。本文将针对太阳能光伏发电的电功率短期智能情况进行分析，研究符合现代太阳能光伏发电的实施操作测算方法。

简介：摘要：光伏发电具有波动性和间歇性的特点。一般来说，大型光伏电站并网会对电力系统的供需平衡、安全稳定经济和电能质量产生影响。光伏发电的高效协调控制有利于电力系统调度部门的统筹安排，实现常规电源与光伏电站的相互配合，及时调整调度计划，科学配置电网运行方式，不仅可以有效降低光伏接入对电力系统的不利影响，提高电网运行的安全性和可靠性，还能有效降低电网的旋转备用容量和整体运行成本，充分利用太阳能资源，从而降低输变电工程的成本，实现综合效益最大化。

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：摘要虽然光伏发电以无枯竭危险、无污染排放以及能源质量高等优点得到了各国的青睐，但是其输出功率会呈现出波动性和随机性的特点，使并网后的光伏发电站会对公用电网造成了一定程度的干扰。同时，光伏板制造过程存在污染、发电成本高等缺点，抑制了光伏发电产业的发展。基于此，本文在HS-ESN算法下对光伏变电站的发电功率进行了短期预测，并通过案例分析分析了HS-ESN模型短期预测光伏发电功率的准确性及可行性。

简介：摘要：由于世界化石能源短缺，清洁、可再生、丰富的新能源正在迅速发展。但是，由于新能源的间歇性、随机和波动特性，电力输出的波动必然会使大型电站的网络连接集中化面临困难。因此，新能源集群的科学分离和输出波动的稳定是解决新电厂集中电网连接问题的基础和前提。在此基础上，以集群划分为基础，讨论了短期预测太阳能发电厂集群发生的以下方法。

简介：摘要

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：随着我国经济的不断发展，能源的需求量不断增加，我国化石能源一直依赖进口，对于我国的能源安全非常不利。近些年来，我国特别重视对新型能源的开发，而太阳能作为一种可再生的清洁能源受到了我国的高度重视。但目前传统的光伏并网功率调节系统却存在着许多问题，这些问题制约着我国对太阳能资源的利用与开发。鉴于此，本文对传统的光伏并网功率调节系统进行研究，希望能为我国新能源的研究与发展提供参考。

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：摘要我国的太阳能使用程度是新能源使用率中较高的一部分，而光伏电站无功调节能力在太阳能转化中有着到重要作用。针对其无功调节能力进行分析，发现光伏逆变器的无功功率特性是光伏电站具有无功调节能力的重要原因。从分析数据可以看出光伏逆变器在光伏电站中的应用，能够降低无功补偿设备的消耗，在创造系统无功环境的情况下，还提高了太阳能的转化率，使资源得到有效利用。

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：摘要目前我国的光伏产业经济已经具备了一整套完整的系统，即太阳能光伏发电组件构成的系统。其中主要有电池板、蓄电池和控制器逆变器以及电负载装置共同组成的。太阳能电池板作为整个系统最核心的部分就储存在蓄电池当中，太阳能电池板的作用是接受太阳光能并将其转化为电能。

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。