基于ESN的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型研究

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法復(fù)雜且穩(wěn)定性差的問題,本文基于回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層是一種動(dòng)態(tài)儲(chǔ)備池結(jié)構(gòu),具有回聲狀態(tài)屬性,不僅增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性,而且只需采用線性算法即可求得網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值,簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過程,同時(shí)克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易陷入局部極小的問題。并利用實(shí)際光伏發(fā)電站的歷史數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,ESN預(yù)測(cè)模型的平均預(yù)測(cè)誤差和最大預(yù)測(cè)誤差分別比BP-NN預(yù)測(cè)模型提高了13.52%和102.26%,表明ESN預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度明顯高于BP-NN預(yù)測(cè)模型;而且無(wú)論從預(yù)測(cè)精度還是穩(wěn)定性,ESN預(yù)測(cè)模型都好于BP-NN預(yù)測(cè)模型,從而驗(yàn)證了ESN預(yù)測(cè)模型的可行性。該研究為光伏發(fā)電功率模型的實(shí)用化提供了理論基礎(chǔ)。 【作者單位】： 青島大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)山東省電力公司東營(yíng)供電公司;國(guó)網(wǎng)山東省電力公司青島供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè) 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 儲(chǔ)備池計(jì)算 新能源
【基金】：山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃項(xiàng)目(BS2011NJ005)
【分類號(hào)】：TM615
【正文快照】： 由于全球能源危機(jī)和環(huán)境問題的日益加劇,新能源技術(shù)得到快速發(fā)展。太陽(yáng)能光伏發(fā)電由于具有無(wú)污染、地域靈活、安全可靠以及維護(hù)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛應(yīng)用。但是,光伏系統(tǒng)因?yàn)槭艿焦庹諒?qiáng)度,溫度等氣象因素及光伏陣列安裝位置、組件轉(zhuǎn)換效率等地理因素的影響,使得發(fā)電功率具有隨

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