基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测

【摘要】：为进一步提高光伏发电功率预测的准确度,从而将思维进化算法(MEA)和Elman神经网络相结合,通过MEA优化Elman神经网络权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,建立MEA-Elman神经网络预测模型并对其测试。结果表明,与原有光伏预测模型比较,该预测模型能够有效提高光伏预测的有效性和精确性。 【作者单位】： 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心;南京供电公司;
【关键词】： 光伏发电系统 功率预测 Elman神经网络 思维进化算法
【基金】：国家自然科学基金项目(61104045) 国家电网公司总部“千人计划”专项支持项目(PD71-14-041)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 随着全球能源危机的日益加深,新能源发电得到了广泛的应用与发展。光伏发电是继风力发电之后,作为可代替传统发电的可再生能源发电技术,被寄予厚望⑴。由于光伏发电系统输出功率具有间歇性、随机性、波动性3个明显特征,而且与气象条件密切相关P1,因此其发电特性与其他发电方式

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