基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测

发布时间：2017-09-11 02:40

  本文关键词：基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测

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【摘要】：针对光伏系统输出功率的波动性和间歇性特点,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过历史功率数据和实时气象因素对输出功率进行直接预测,利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量,作为神经网络的输入。同时利用遗传算法的全局搜索特性在解空间中定位一个较好的空间,优化BP的初始权值阈值,克服了传统BP神经网络易陷入局部极小点、学习收敛速度慢的问题。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的有效性。
【作者单位】： 沈阳农业大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 主成分分析 遗传算法 功率预测 BP神经网络 光伏系统
【基金】：辽宁省自然科学基金项目(2013020141)~~
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 随着国家对光伏补贴政策的推进,光伏发电大量并入电网,分布式户用型太阳能发电正在兴起。而我国北方地区秋冬季节的太阳能资源较丰富,有很大的利用价值[1]。因此,通过对北方户用型光伏系统进行输出功率短期预测,能够更合理地制定发电计划与负荷分布规划,对光伏系统的发展有重

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本文编号：828169