基于神经网络的光伏功率自适应补偿预测技术

成果名称

基于神经网络的光伏功率自适应补偿预测技术

成果联系人

邹花蕾

职称

讲师

所在单位

自动化学院、人工智能学院

联系电话

Email

zhl@njupt.edu.cn

技术成熟度

基本原理

技术分类

信息应用

核心专利号

无

所属学科方向

一级学科

电气工程

二级学科

应用行业

电力系统新能源发电预测

项目概况：

分布式发电技术可以满足特定用户的用电需求，利用可再生能源及就地可方便获取的燃料进行发电供能的技术，与电网互为备用可以起到改善其供电可靠性、提高电网安全水平和保证电能质量等作用，但是分布式电源时对电网运行的安全问题，以及风电、光伏输出功率的间歇性的带来的电能质量问题等。为了充分发挥分布式电源的优势，需要对可再生能源输出功率进行精准预测，进而达到对系统中的分布式发电单元和负载进行有效的调控，实现电网中的可再生能源高渗透运行，提高可再生能源的利用率。

光伏功率在不同天气情况下的输出功率

关键技术：

本项目主要通过对历史数据的分析，建立合理的预测模型，结合所获得未来气象预测信息、通过数据聚类、变量选择和神经网络来捕捉预测误差的特征并相应地修改预测，通过智能自适应方法学习天气数据和日前预测误差，实现对光伏功率预测值的高度准确修正。

应用领域和市场前景：

全球能源体系正加快向低碳化转型，可再生能源规模化利用与常规能源的清洁低碳化将是能源发展的基本趋势，加快发展可再生能源已成为全球能源转型的主流方向。未来能源需求将随着世界经济的发展而增长，可再生能源增长迅速，通过精准性的光伏功率预测技术，结合削峰填谷、平滑光伏功率输出、柔性充电、故障录波等多种策略，可以实现光伏发电与电网输电的友好互动和智能化调度，提高系统可靠性与经济性。同时通过合适的能量优化调度方法可以有效实现对电力系统的绿色供电，减少二氧化硫、氧化氮、二氧化碳等有害气体的排放量，通过对新能源的有效开发与利用，可以开拓居民的用能空间，并且有效改善居民的居住环境。

合作方式（技术转让，技术开发，技术服务，技术咨询，技术入股）：

*技术转让

*技术开发

*技术咨询

*技术服务

*技术入股

图片：（1-5张，文件大小不低于1MB，图片清晰，并标注图片说明）

提高光伏功率预测精度后的能量优化调度成本曲线

图中绿色线条表示每日实际最优运行成本曲线，紫色星号线表示修正后的运行成本曲线，红色虚线表示采用原始方法获得预测值所计算的运行优化值。在中，原始成本和实际的每日成本的最大绝对偏差为219.6元，而在修订后该差异缩小到139.6元。可见经过本项目提成自使用光伏功率补偿预测修正后的能量优化调度运营成本更接近于实际的最优结果。