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- [6] 神经网络.[M].侯媛彬; 杜京义; 汪梅; 编著.西安电子科技大学出版社.2007,
- [7] Estimation of hourly solar radiation for India[J]. RENEWABLE ENERGY, 1997, 12 (03) : 303 - 313Parishwad, GVBhardwaj, RKNema, VK
主成分分析结合神经网络的光伏发电量预测
被引：28
作者：
蒋浩
[1
]
洪丽
[1
]
张国江
[2
]
机构：
[1] 东南大学电气工程学院
[2] 江苏省电力公司
来源：
基金：
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词：
光伏发电;
发电量短期预测;
神经网络;
遗传算法;
主成分分析法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM615 [太阳能发电];
学科分类号：
0807 ;
摘要：
针对光伏发电量预测模型主要以气象因素、历史发电量等作为BP神经网络的输入,输入量多、数据冗余、网络难以收敛。利用主成分分析法PCA(principal components analysis)分析原来多个输入变量反映的个体信息,提取较少的几项综合性变量,减少预测模型的输入量。同时利用遗传算法优化BP网络的权值阈值建立预测模型,克服了神经网络算法的局部收敛、训练速度慢等问题。实验结果表明,该方法提高了预测精度,为解决光伏系统发电量预测提供了一种可行方法。
引用
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