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Photovoltaic yield prediction using an irradiance forecast model based on multiple neural networks

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2018年第2期6卷 255-267页

作者： saad parvaiz durrani Stefan BALLUFF Lukas WURZER Stefan KRAUTER Paderborn University Bosch Thermotechnik GmbH

In order to develop predictive control algorithms for efficient energy management and monitoring for residential grid connected photovoltaic systems, accurate and reliable photovoltaic(PV) power forecasts are required.A PV yield prediction system is presented based on an irradiance forecast model and a PV model. The PV power forecast is obtained from the irradiance forecast using the PV model. The proposed irradiance forecast model is based on multiple feed-forward neural networks. The global horizontal irradiance forecast has a mean absolute percentage error of 3.4% on a sunny day and 23% on a cloudy day for Stuttgart. PV power forecasts based on the neural network irradiance forecast have performed much better than the PV power persistence forecast model.

关键词： Grid connected photovoltaic(GCPV) Photovoltaic(PV) PV power prediction Irradiance forecast Neural network(NN)

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