【摘要】：針對光伏發電功率預測對電力系統的安全穩定和經濟運行問題,本文提出了基于粒子群算法優化脊波神經網絡的光伏功率預測模型。采用脊波函數作為隱含層激勵函數的神經網絡,即脊波神經網絡,同時采用粒子群算法優化脊波神經網絡的權值,并以實際光伏發電站的歷史光伏發電數據和氣象數據作為仿真算例,對預測模型進行仿真和測試。仿真結果表明,與BP神經網絡預測模型相比,基于粒子群算法優化脊波神經網絡預測模型的日平均絕對誤差和日最大絕對誤差均有所降低,證明粒子群算法優化脊波神經網絡的預測模型具有較高預測精度,不僅加快了脊波神經網絡收斂速度,而且避免了陷入局部最優解,具有一定的實用性及可行性。該研究為光伏發電功率預測提供了理論參考。 【作者單位】： 青島大學自動化工程學院;青島供電公司;
【關鍵詞】： 光伏發電站 脊波神經網絡 發電功率預測 粒子群優化算法
【基金】：山東省優秀中青年科學家獎勵計劃項目(BS2011NJ005) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2010AM033)
【分類號】：TM615
【正文快照】： 太陽能作為一種清潔的可再生能源,世界各國開始逐漸關注它的開發和利用。大規模光伏并網發電是利用太陽能的有效方式之一,因受太陽輻射強度、溫度等多種氣象因素的影響,太陽能發電功率具有一定的波動性和間歇性,所以不利于電力系統的安全穩定和經濟運行。對光伏系統發電功率進

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