基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测

被引：24

作者：

高毅 ^{[1
]}

李盛伟 ^{[1
]}

迟福建 ^{[2
]}

葛磊蛟 ^{[3
]}

张东 ^{[1
]}

机构：

[1] 国网天津市电力公司经济技术研究院

[2] 国网天津市电力公司

[3] 天津大学电气自动化与信息工程学院

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2019年 / 31卷 / 06期

关键词：

人群搜索算法; 光伏输出功率; 小波神经网络; 优化;

D O I：

10.19635/j.cnki.csu-epsa.000062

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seeker optimization algorithm-wavelet neural network)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。

引用

页码：62 / 66

页数：5

共 12 条

[1]

基于智能水滴算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测 [J].