并网光伏发电系统发电量预测模型的研究与比较

"并网光伏发电系统发电量预测方法的探讨 (2011年)" 这篇2011年的论文深入探讨了并网光伏发电系统的发电量预测方法，以提高光伏并网后电网的稳定性和安全性。作者李光明等人首先对硅太阳电池组件的发电功率进行了理论计算，这是预测的基础。他们构建了一个多元线性回归模型，用于预测光伏发电功率和发电量，这个模型考虑了影响光伏发电的各种因素，如太阳辐射强度、电池组件温度等。 在模型建立的基础上，论文进一步改进了传统的水电、火电和风电发电量预测模型，这些模型通常是基于BP神经网络和G(1,1)灰色理论模型。通过对这些模型的优化，使它们更适应于并网光伏发电系统的特殊性，即非平衡性和随机性。改进后的模型能够更好地处理光伏系统的波动性和不确定性。 论文还对比分析了三种预测模型的优缺点。BP神经网络模型以其强大的非线性拟合能力，能较好地捕捉复杂的光伏出力模式，但可能面临训练时间长和过拟合的问题。G(1,1)灰色理论模型则擅长处理部分已知、部分未知的信息，但可能对极端值的预测精度有限。结合这两种方法，可以得到更为精确的预测结果。 此外，文章指出，由于光伏发电的随机性和不可控性，准确的预测对于电网调度和安全运行至关重要。目前，尽管已有如神经网络等预测技术的研究，但对于太阳能发电的随机性预测仍是一个相对较少被关注的领域。论文提出的改进模型为未来的并网光伏系统提供了更可靠和实用的预测工具。 这篇论文对并网光伏发电系统的发电量预测进行了详尽的研究，不仅提出了新的预测模型，还对其进行了实际应用的比较和评估，对于促进光伏并网系统的稳定运行和电力系统的有效管理具有重要意义。这些方法和技术对于当今的可再生能源领域，尤其是在光伏产业快速发展的背景下，仍然具有重要的参考价值。