準確預測光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率,可以幫助電網(wǎng)調(diào)度部門合理安排調(diào)度計劃,并能夠提高光伏發(fā)電場的發(fā)電效率。為此,文章首先提出了一種改進鳥群(IBSA)算法,并采用IBSA對極限學習機(ELM)進行優(yōu)化,構(gòu)建了性能良好的IBSA-ELM預測模型;然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型對光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率進行預測,并采用均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R2)對該模型的預測效果進行評估。分析結(jié)果表明:IBSA算法的收斂精度優(yōu)于BSA算法;IBSA-ELM模型的預測精度優(yōu)于BSA-ELM模型和SVM模型。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 預測模型的構(gòu)建
    1.1 極限學習機原理
    1.2 鳥群優(yōu)化算法及其改進
2 實驗驗證
    2.1 改進鳥群優(yōu)化算法（IBSA）的收斂性能測試
    2.2 云遮蔽對光照強度的影響
    2.3 光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預測
3 結(jié)論



本文編號：3776011