基于GA-SAPSO优化BP神经网络的光伏系统发电量预测

【摘要】：对影响光伏发电的因素进行了分析,建立了利用遗传算法和模拟退火粒子群算法优化的BP神经网络短期光伏发电量预测模型。该预测模型利用遗传算法和模拟退火粒子群算法来优化神经网络内部的连接权值和阈值,结合遗传、模拟退火粒子群和BP神经网络的优点,使得预测模型具有较好的预测结果。结合光伏发电的历史数据及天气状况,对该模型进行训练、测试、评估及预测。预测结果表明,建立的预测模型具有较高的精度。 【作者单位】： 安徽工程大学电气工程学院;
【关键词】： 光伏系统 发电量预测 遗传算法 模拟退火粒子群算法 BP网络
【基金】：芜湖市科技计划重点项目“光伏微电网的控制、保护与能量管理技术研究”(2014cxy05) 安徽高等教育振兴计划优秀青年人才支持计划 安徽高校自然科学研究重大项目“直流微电网储能系统多重化变换器多目标优化配置方法及协调控制研究”(KJ2015ZD06) 安徽工程大学国家级大学生创新创业训练计划项目“光伏微网分布式发电预测技术研究”(201410363032)
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 随着人类对化石能源的过度开采利用导致能源枯竭和环境恶化,光伏发电因其清洁、安全、可再生的能源特性受到越来越多国家的重视,光伏发电作为一种新兴产业被越来越多的国家和地区关注和重点发展。作为国家新能源优先发展方向之一,且随着国家“十二五”规划中新能源战略的实施,

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