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光伏发电具有波动性，间歇性和周期性，少量的光伏发电并网对整个电网的影响并不大，当光伏并网的渗透率的提高时，将对电网的电能质量产生重要的影响，如频率的波动，有功功率不平衡等。于是，对光伏发电输出功率的准确预测就极为重要，电力部门可以利用预测出的数据进行电力调度，对电能进行合理的规划，减小光伏并网系统的渗透率提高对电网的影响。
提出一种基于灰色系统校正的RBF神经网络光伏功率预测模型。从提高预测精度的角度出发，本文采用具有较强拟合能力的RBF神经网络，对非理想条件下光伏出力进行预测。为了进一步提高预测精度，通过以相邻日数据为样本，构建的灰色系统模型，对光伏出力预测结果进行校正，确定最终的光伏功率预测值。通过对预测结果的比较分析，验证所提算法的准确性，减小了单独使用RBF神经网络进行预测所产生的误差。
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