基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

【摘要】：光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究。为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型。以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势。此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高。 【作者单位】： 国网山西省电力公司;山西电力科学研究院;华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 光伏发电 功率预测 小波神经网络 BP神经网络 拟牛顿法 预测模型
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言由于传统能源资源的日益枯竭和环境保护的要求,环保、灵活的光伏发电已经被世界各国所重视[1-6]。但是光伏发电系统的输出受到太阳辐照强度和天气因素的影响,其发电量是一个非平稳的随机变量,会对电网造成冲击。因此,需要加强光伏发电功率预测的研究,预先获得光伏发电系

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