基于PSO-RNN的光伏發(fā)電功率預(yù)測研究

【摘要】：針對光伏發(fā)電功率預(yù)測對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟運行問題,本文提出了基于粒子群算法優(yōu)化脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測模型。采用脊波函數(shù)作為隱含層激勵函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時采用粒子群算法優(yōu)化脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,并以實際光伏發(fā)電站的歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)作為仿真算例,對預(yù)測模型進(jìn)行仿真和測試。仿真結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型相比,基于粒子群算法優(yōu)化脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的日平均絕對誤差和日最大絕對誤差均有所降低,證明粒子群算法優(yōu)化脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型具有較高預(yù)測精度,不僅加快了脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,而且避免了陷入局部最優(yōu)解,具有一定的實用性及可行性。該研究為光伏發(fā)電功率預(yù)測提供了理論參考。 【作者單位】： 青島大學(xué)自動化工程學(xué)院;青島供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 光伏發(fā)電站 脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)電功率預(yù)測 粒子群優(yōu)化算法
【基金】：山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家獎勵計劃項目(BS2011NJ005) 山東省自然科學(xué)基金資助項目(ZR2010AM033)
【分類號】：TM615
【正文快照】： 太陽能作為一種清潔的可再生能源,世界各國開始逐漸關(guān)注它的開發(fā)和利用。大規(guī)模光伏并網(wǎng)發(fā)電是利用太陽能的有效方式之一,因受太陽輻射強度、溫度等多種氣象因素的影響,太陽能發(fā)電功率具有一定的波動性和間歇性,所以不利于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟運行。對光伏系統(tǒng)發(fā)電功率進(jìn)

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