基于FOA-Elman神经网络的光伏电站短期出力预测模型

【摘要】：提出了基于果蝇优化算法(FOA)-Elman神经网络的光伏电站出力短期预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强光伏电站出力预测模型的联想和泛化推理能力,保证出力预测的精度。引入人体舒适度,减少输入向量个数;通过FOA对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用FOA的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。最后,与常规Elman模型进行对比仿真实验,结果表明所提出预测模型的正确性和有效性。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;国网电力科学研究院;
【关键词】： 光伏电站 出力预测 Elman神经网络 FOA算法
【基金】：江苏省研究生培养创新工程(CXZZ120228)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏发电作为一种重要的可再生能源利用形式,是目前可再生能源中最具规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一,受到越来越多的关注[1]。太阳辐照强度和环境温度具有明显的间歇性、波动性和随机性等特性,决定了光伏出力的不确定性,因此人们只能通过技术手段对其未来

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