基于PSO-RNN的光伏发电功率预测研究

【摘要】：针对光伏发电功率预测对电力系统的安全稳定和经济运行问题,本文提出了基于粒子群算法优化脊波神经网络的光伏功率预测模型。采用脊波函数作为隐含层激励函数的神经网络,即脊波神经网络,同时采用粒子群算法优化脊波神经网络的权值,并以实际光伏发电站的历史光伏发电数据和气象数据作为仿真算例,对预测模型进行仿真和测试。仿真结果表明,与BP神经网络预测模型相比,基于粒子群算法优化脊波神经网络预测模型的日平均绝对误差和日最大绝对误差均有所降低,证明粒子群算法优化脊波神经网络的预测模型具有较高预测精度,不仅加快了脊波神经网络收敛速度,而且避免了陷入局部最优解,具有一定的实用性及可行性。该研究为光伏发电功率预测提供了理论参考。 【作者单位】： 青岛大学自动化工程学院;青岛供电公司;
【关键词】： 光伏发电站 脊波神经网络 发电功率预测 粒子群优化算法
【基金】：山东省优秀中青年科学家奖励计划项目(BS2011NJ005) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2010AM033)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 太阳能作为一种清洁的可再生能源,世界各国开始逐渐关注它的开发和利用。大规模光伏并网发电是利用太阳能的有效方式之一,因受太阳辐射强度、温度等多种气象因素的影响,太阳能发电功率具有一定的波动性和间歇性,所以不利于电力系统的安全稳定和经济运行。对光伏系统发电功率进

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