基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测

【摘要】：针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型。该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重阈值,克服了BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点。利用光伏电站的历史数据和气象观测站的气象数据,对预测模型进行训练和光伏功率预测。结果表明,基于自适应差分进化和BP神经网络的模型预测精度高于BP神经网络模型,验证了所提模型和算法的有效性和可行性。 【作者单位】： 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;华中科技大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 光伏功率 预测模型 自适应差分进化算法 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177047)
【分类号】：TM615.2
【正文快照】： 国内外对于光伏系统输出功率的预测主要分为0引言 物理方法和统计方法2种。前者主要是基于光伏电池等效电路模型建立更符合光伏电池组件的精确模型随着传统能源的日益枯竭和环境问题的不断加来进行光伏发电预测;后者主要是以光伏发电预测剧,可再生能源尤其是光伏发电技术越来

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