基于经验模态分解和ELM神经网络的逐时太阳能辐照量预测

发布时间：2019-11-08 06:08

【摘要】：准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统具有重要意义。提出一种基于经验模态分解(EMD)和ELM神经网络的逐时辐照量组合预测模型。首先,根据预测日的环境信息,构建相似日逐时辐照量时间序列;然后,将时间序列进行EMD,分解为具有不同频率的信号,并对每个信号建立ELM神经网络预测模型;最后,将不同信号的预测值相加便可得到原始辐照量序列的预测值。算例比较表明,所提方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度和更快的运算速度。
【图文】：

p，N为样本集总个数。那么输入和输出的数学关系为：鄱j＝1lfj（Wj，bj，Xi）ηj=oii=1，2，…，N（11）第王守相，等：基于经验模态分解和ELM神经网络的逐时太阳能辐照量预测8期10005000辐照量／（W·h·m-2）2000-200IMF15000-500IMF25000-500IMF31000-100IMF41000-100IMF51000-100IMF60.040.020IMF7300200100050100150200250300350400450t／h图1相似日逐时辐照量序列及EMD结果Fig.1HourlyradiationsequenceofsimilardaysanditsEMDresultsr输入层隐含层输出层…f（W，，b，X）ηoX图2典型ELM的结构图Fig.2TypicalstructureofELM

?各预测值相加EMDIMF1IMF2IMF7…rELM预测模型ELM预测模型ELM预测模型ELM预测模型…相似日辐照量序列辐照量预测值图4EMD与ELM组合预测算法流程图Fig.4FlowchartofhybridforecastingalgorithmbasedonEMDandELM图3ELM预测算法流程图Fig.3FlowchartofELMforecastingalgorithm解出相应参数值预测结果确定最佳隐含层节点数训练数据集测试数据集预测数据集数据归一化处理辐照量时间序列80400δRMSE20406080100120140ELM隐含层节点数测试训练图5不同隐含层节点数ELM的效果比较Fig.5ChartofELMeffectvs.hiddenlayerneuronnumber

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