一种新的光伏发电预测模型设计

【摘要】：提出一种新的基于结合PSO(Particle Swarm Optimization)和BP(Back Propagation)神经网络的优化算法,按季节、日类型划分12个子网络组成的预测模型,并以影响发电量的关键因素太阳辐射强度、气温、历史发电量作为输入变量,预测光伏电站日发电量。预测结果显示:该预测模型能保证在日类型等条件发生转变时模型的持续有效性,预测误差均小于20%,预测精度能满足电网公司要求。 【作者单位】： 湖北大学计算机与信息工程学院;
【关键词】： 光伏发电 粒子群优化算法(PSO) 神经网络 预测精度
【基金】：湖北省经济信息委员会资助项目“江南体育在线直播观看 并网及智能化调度一体化研究”
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言法[6]容易陷入局部极值的问题,引入由粒子群优化(PSO)算法[12~14]和BP算法相结合的方式对光伏发光伏发电属于波动性和间歇性电源,其发电随电进行预测,克服预测模型失效、预测精度较差的机性会对电网造成冲击。对运行中的光伏发电进问题。行预测,可预先估计发电量的变化情

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