基于Spiking神经网络的光伏发电系统功率预测

【摘要】：针对光伏发电系统输出功率的随机性,提出了一种基于Spiking神经网络的光伏发电功率预测模型,它采用精确脉冲时间的编码方式,能接近真实的生物神经系统,并具有强大的计算能力。考虑天气类型、太阳辐照强度、环境温度等主要影响因素,采用近似欧式距离选取相似日的方法,应用实际光伏发电系统的历史发电数据和气象数据对Spiking神经网络、BP神经网络和支持向量机三种预测模型进行测试和评估。预测结果与实测值的比较表明:Spiking神经网络模型相比于BP神经网络和支持向量机模型具有较高的预测精度和较强的适用性,可作为解决光伏发电系统功率预测可行方法之一。 【作者单位】： 国网昌邑市供电公司;国网潍坊供电公司;
【关键词】： 光伏系统 Spiking神经网络 脉冲响应模型 Spikeprop算法 发电功率预测
【分类号】：TM615
【正文快照】：

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