基于FOA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期出力預(yù)測模型

【摘要】：提出了基于果蠅優(yōu)化算法(FOA)-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站出力短期預(yù)測模型,采用具有動態(tài)遞歸性能的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可增強(qiáng)光伏電站出力預(yù)測模型的聯(lián)想和泛化推理能力,保證出力預(yù)測的精度。引入人體舒適度,減少輸入向量個數(shù);通過FOA對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,可充分利用FOA的全局尋優(yōu)性能,克服常規(guī)學(xué)習(xí)算法易于陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢、編程復(fù)雜等缺陷。最后,與常規(guī)Elman模型進(jìn)行對比仿真實驗,結(jié)果表明所提出預(yù)測模型的正確性和有效性。 【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;國網(wǎng)電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏電站 出力預(yù)測 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FOA算法
【基金】：江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程(CXZZ120228)
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏發(fā)電作為一種重要的可再生能源利用形式,是目前可再生能源中最具規(guī)?；_發(fā)條件和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式之一,受到越來越多的關(guān)注[1]。太陽輻照強(qiáng)度和環(huán)境溫度具有明顯的間歇性、波動性和隨機(jī)性等特性,決定了光伏出力的不確定性,因此人們只能通過技術(shù)手段對其未來

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