基于遗传算法优化神经网络的光伏电站短期功率预测

【摘要】：针对现有光伏发电预测的不足,基于遗传算法(GA)和神经网络(BP)算法构建光伏电站功率预测模型,并使用组合权重法遴选相似日对模型进行修正。采用新疆某光伏电站运行实例验证模型的有效性,并对比BP-GA模型与单一BP模型的预测误差。结果表明,BP-GA模型克服了传统单一BP模型的不足,具有较高的预测精度,可为光伏发电预测工程实践提供参考。 【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;国网新疆电力公司昌吉供电公司;电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室;
【关键词】： 光伏发电 功率预测 遗传算法 神经网络 相似日遴选
【基金】：新疆杰出青年自然科学基金项目(2014711005) 国家自然科学基金项目(51367018)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 3.电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084)1引言输出功率是衡量光伏电站性能的重要参数之一。受诸多因素影响,输出功率具有不确定性,这给光伏发电预测带来困难,因此建立高精度的光伏发电输出功率预测模型尤为重要。目前,针对光伏功率预测的研究大多基于智能

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