基于BP神经网络和遗传算法的光伏功率预测的研究

【摘要】：随着光伏发电在社会的大规模应用,加之其波动性和间歇性等特点,使得光伏发电功率预测对微电网控制策略研究、电网电能调度和提高电网电能质量显得更加重要;遗传算法(GA)被运用来对建立的BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化,不仅加快了BP神经网络的收敛速度而且提高了BP神经网络的的预测准确度,实验结果显示采用的预测方法获得了较好的预测效果。 【作者单位】： 中原工学院电子信息学院;
【关键词】： 光伏系统 功率预测 BP神经网络 遗传算法
【基金】：河南省教育厅自然科学基金项目(13B470298)
【分类号】：TM615;TP18
【正文快照】： 0引言目前光伏发电系统在世界范围内得到了广泛的应用,光伏发电技术也得到了长足的发展。但是由于光伏发电输出功率的波动性和间歇性极易造成并网后的电网电能质量的不稳定和不可靠,这严重制约了光伏发电的应用;因此对光伏发电系统的输出功率进行预测可以使我们对光伏采用合适

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