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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 02:40:10
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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测【摘要】:对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内

【摘要】:对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。 【作者单位】: 南京信息工程大学信息与控制学院;
【关键词】光伏系统 发电预测 粒子群优化 神经网络 气象因素
【分类号】:TM615
【正文快照】: 0引言光伏发电功率预测方法分为间接预测和直接预测。间接预测是先利用光伏电站的历史气象观测数据预测太阳辐射,然后借助神经网络或工程计算公式预测电站输出功率或发电量[1]。直接预测是利用电站历史发电量与气象数据,直接预测光伏系统输出功率或发电量。基于太阳总辐射预

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