基于GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)

【摘要】：為了提高光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的精度,本文在結(jié)合灰色預(yù)測(cè)算法(GM)與神經(jīng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出一種基于灰色徑向基函數(shù)(Radical Basis Function,RBF)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。該預(yù)測(cè)模型綜合了灰色預(yù)測(cè)算法所需歷史數(shù)據(jù)少以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。最后,運(yùn)用南昌地區(qū)夏季和冬季晴天、陰天、雨天光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)在MATLAB應(yīng)用平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證,得出基于GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型在夏季晴天預(yù)測(cè)誤差為6.495%、夏季陰天預(yù)測(cè)誤差為12.146%、夏季雨天預(yù)測(cè)誤差為21.531%、冬季晴天預(yù)測(cè)誤差為8.457%、冬季陰天預(yù)測(cè)誤差14.379%、冬季雨天預(yù)測(cè)誤差為18.495%,其預(yù)測(cè)精度均高于灰色預(yù)測(cè)算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法。 【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 灰色預(yù)測(cè) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 光伏發(fā)電 預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：TM615;TP183
【正文快照】： 化石燃料的大量使得環(huán)境污染問(wèn)題日益凸顯。太陽(yáng)能作為一種可再生的清潔能源越來(lái)越受到了人們的重視。光伏發(fā)電作為有效利用太陽(yáng)能的用一種方式,其發(fā)電功率呈快速的增長(zhǎng)趨勢(shì)[1]。但是光伏發(fā)電輸出功率受到許多的不確定因素的影響,例如:光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度、濕度、光照時(shí)間等,

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靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法及其收斂性初探    高文忠;顧樹(shù)生;平力;

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