基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测

被引：16

作者：

李倩 ^{[1
]}

周彬倩 ^{[2
]}

张建成 ^{[1
]}

李嘉俊 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

[2] 不详

来源：

陕西电力 | 2014年 / 42卷 / 02期

关键词：

光伏功率; 预测模型; 自适应差分进化算法; BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615.2 [];

学科分类号：

摘要：

针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型。该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重阈值,克服了BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点。利用光伏电站的历史数据和气象观测站的气象数据,对预测模型进行训练和光伏功率预测。结果表明,基于自适应差分进化和BP神经网络的模型预测精度高于BP神经网络模型,验证了所提模型和算法的有效性和可行性。

引用

页码：23 / 27

页数：5

共 15 条

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