基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测

被引:35
作者
王继东
冉冉
宋智林
机构
[1] 天津大学智能电网教育部重点实验室
基金
国家重点研发计划;
关键词
光伏发电; 概率预测; 受限玻尔兹曼机; 灰色关联系数法; 遗传算法;
D O I
10.16081/j.issn.1006-6047.2018.05.006
中图分类号
TM615 [太阳能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性,对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型,通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日,并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化,避免模型参数寻优陷入局部最优,以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明,所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。
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