【摘要】：當(dāng)前在光伏電站出力短期預(yù)測(cè)方面較多的采用BP或者優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,存在采用的優(yōu)化算法單一、缺乏多種優(yōu)化算法比較選優(yōu)、預(yù)測(cè)誤差大的問題�；诒镜�5 k W小型分布式光伏電站,綜合考慮影響光伏出力的太陽(yáng)光輻射強(qiáng)度、環(huán)境溫度、風(fēng)速氣象相關(guān)因素和光伏電站歷史發(fā)電數(shù)據(jù),分別采用BP以及遺傳算法和粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法—GA-BP和POS-BP構(gòu)建了晴天、多云、陰雨三種天氣條件下光伏出力短期預(yù)測(cè)模型。實(shí)測(cè)結(jié)果表明,三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)模型在三種不同天氣條件下均達(dá)到了一定的預(yù)測(cè)精度。其中GA-BP、POS-BP相比傳統(tǒng)的BP預(yù)測(cè)模型降低了預(yù)測(cè)誤差,且POS算法相比GA算法對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化效果更好,進(jìn)一步降低了預(yù)測(cè)誤差,適用性更強(qiáng)。
[Abstract]:At present, BP or BP neural network algorithm are used in short-term prediction of photovoltaic power generation. There are many problems such as single optimization algorithm, lack of multiple optimization algorithms and large prediction error. Based on the local 5 kW distributed photovoltaic power station, solar radiation intensity, ambient temperature, wind speed and historical data of photovoltaic power generation are considered comprehensively. The short-term prediction model of photovoltaic force in sunny, cloudy and rainy weather is constructed by using BP, BP neural network algorithm and POS-BP, which are optimized by genetic algorithm and particle swarm optimization, respectively. The experimental results show that the prediction accuracy of the three neural network algorithms has reached a certain degree under three different weather conditions. Compared with the traditional BP prediction model, GA-BP,POS-BP reduces the prediction error, and the POS algorithm is better than the GA algorithm in the optimization of the BP neural network prediction model, which further reduces the prediction error and has stronger applicability.
【作者單位】： 齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院;哈爾濱師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：智能教育與信息工程黑龍江省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(SEIE2014-05) 齊齊哈爾市科技局工業(yè)攻關(guān)項(xiàng)目(GYGG-201106)
【分類號(hào)】：TM615;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2251289