基于GRA-BPNN时变权重的光伏短期出力组合预测

被引：13

作者：

李芬 ^{[1
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李春阳 ^{[1
,2
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糜强 ^{[3
]}

宋启军 ^{[1
]}

崔杨 ^{[4
]}

赵晋斌 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海电力学院电气工程学院

[2] 广东电网有限责任公司佛山供电局

[3] 上海城建物资有限公司

[4] 湖北省气象服务中心

来源：

可再生能源 | 2018年 / 11期

关键词：

光伏功率; 变权重组合预测; 主成分分析; 灰色关联分析;

D O I：

10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2018.11.005

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

针对并网情况下光伏出力预测精度低和稳定性差问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)结合BP神经网络(GRA-BPNN)的变权重系数组合预测模型。首先,利用3种单一预测模型对光伏出力分别进行预测,然后,利用GRA-BPNN模型对3个单一模型不同时刻的权重系数进行预测,最后,根据权重系数计算出预测结果。文章利用武汉某并网光伏电站的实测数据对GRA-BPNN变权重组合预测模型预测结果的准确性进行检验。分析结果表明:GRA-BPNN变权重组合预测模型的相对均方根误差和相对平均误差均低于单一模型和等权重组合模型;根据各预测模型的残差直方图可知,GRA-BPNN变权重组合预测模型预测结果中出现较大残差的概率很小,有效地解决了单一模型预测结果不稳定的问题。

引用

页码：1605 / 1611

页数：7

共 11 条

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