基于和声搜索-高斯过程混合算法的光伏功率预测

被引：16

作者：

李元诚

王蓓

王旭峰

机构：

[1] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

来源：

电力自动化设备 | 2014年 / 34卷 / 08期

关键词：

并网; 光伏; 发电; 输出功率; 预测; 高斯过程; 和声搜索; 优化; 模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

光伏发电并网后会对电网产生冲击,影响电网稳定。通过对光伏发电功率的特性分析,在研究高斯过程算法原理的基础上,建立了基于高斯过程的光伏发电功率预测模型。针对传统高斯过程中优化超参数采用共轭梯度法存在的缺陷,提出采用和声搜索算法代替共轭梯度法,得到一种基于和声搜索优化的混合高斯过程模型。仿真结果表明,采用和声搜索优化后的高斯过程混合算法比传统高斯过程方法的预测精度更高。

引用

页码：13 / 18

页数：6

共 7 条

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