一種新的光伏發(fā)電預(yù)測模型設(shè)計

【摘要】：提出一種新的基于結(jié)合PSO(Particle Swarm Optimization)和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法,按季節(jié)、日類型劃分12個子網(wǎng)絡(luò)組成的預(yù)測模型,并以影響發(fā)電量的關(guān)鍵因素太陽輻射強度、氣溫、歷史發(fā)電量作為輸入變量,預(yù)測光伏電站日發(fā)電量。預(yù)測結(jié)果顯示:該預(yù)測模型能保證在日類型等條件發(fā)生轉(zhuǎn)變時模型的持續(xù)有效性,預(yù)測誤差均小于20%,預(yù)測精度能滿足電網(wǎng)公司要求。 【作者單位】： 湖北大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏發(fā)電 粒子群優(yōu)化算法(PSO) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測精度
【基金】：湖北省經(jīng)濟信息委員會資助項目“太陽能光伏并網(wǎng)及智能化調(diào)度一體化研究”
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言法[6]容易陷入局部極值的問題,引入由粒子群優(yōu)化(PSO)算法[12~14]和BP算法相結(jié)合的方式對光伏發(fā)光伏發(fā)電屬于波動性和間歇性電源,其發(fā)電隨電進行預(yù)測,克服預(yù)測模型失效、預(yù)測精度較差的機性會對電網(wǎng)造成沖擊。對運行中的光伏發(fā)電進問題。行預(yù)測,可預(yù)先估計發(fā)電量的變化情

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