基于GM-RBF神经网络的光伏发电功率预测

【摘要】：为了提高光伏发电功率预测的精度,本文在结合灰色预测算法(GM)与神经络预测算法优点的基础上,提出一种基于灰色径向基函数(Radical Basis Function,RBF)和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后,运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证,得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%,其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。 【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 灰色预测 RBF神经网络 光伏发电 预测
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 化石燃料的大量使得环境污染问题日益凸显。太阳能作为一种可再生的清洁能源越来越受到了人们的重视。光伏发电作为有效利用太阳能的用一种方式,其发电功率呈快速的增长趋势[1]。但是光伏发电输出功率受到许多的不确定因素的影响,例如:光照强度、环境温度、湿度、光照时间等,

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