發(fā)布時間：2024-04-21 05:51

　　光伏電站的發(fā)電功率因受不同客觀環(huán)境因素的影響,其變化規(guī)律很難有跡可循,因此對光伏出力進行準確預測是實現(xiàn)光能大規(guī)模開發(fā)及利用的重要手段。研究將溫度以及歷史發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為輸入變量,提出了一種將模糊聚類(Fuzzy C-means)分析法與回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(Echo State Network)算法相結合的模型對樣本進行訓練和預測,并利用自適應全局和聲搜索(Adaptive Global Harmony Search,AGHS)算法優(yōu)化此模型,最后通過AGHS-FCM-ESN模型與傳統(tǒng)的FCM-ESN模型進行預測誤差比對,證明此模型可有效提高傳統(tǒng)FCM-ESN模型的預測精度,并具有一定的實用性,可確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定地運行。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 預測模型的設計
    1.1 自適應全局和聲搜索算法
    1.2 模糊聚類 (FCM) -回聲狀態(tài)網(wǎng)絡 (ESN) 模型
2 AGHS優(yōu)化FCM-ESN模型的建立
3 實例分析
4 結論



本文編號：3960500