基于EC细网格与BP算法的辐照度预报及检验

在理想晴天天气下,可计算确定位置不同时刻的理论辐照度,但与实际辐照度在不同季节仍存在一定系统误差。利用易县某光伏电站近1年逐15 min实况,提出了一种基于理论辐照度的晴天天气下的系统误差订正方法,并进一步利用欧洲EC细网格预报资料及BP神经网络方法实现了未来24~48 h辐照度的逐15 min预测,得到以下结论:(1)晴天天气下,该系统误差订正方法可有效剔除实况资料中非晴天天气数据的影响,不同季节的平均绝对误差不超过该季节最大辐照度的5%;(2)对24~48 h逐15 min的辐照度预报,经不同季节检验,冬季误差68.5 W/m²、春季误差125.2 W/m²、夏季误差119.5 W/m²、秋季误差53.7 W/m²,对11月份的预报最为理想。该研究成果可有效降低人工筛选工作量,在服务中有很好的实用性和参考性,可作为光伏数值预报的一种有效数据源。