基于智能水滴算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测

发布时间：2018-05-19 04:05

  本文选题：光伏电站 + 功率预测　； 参考：《太阳能学报》2017年06期

【摘要】：提出一种智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测模型。利用智能水滴算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,可提高网络的训练效率。将IWD优化Elman神经网络模型、传统Elman神经网络模型和BP神经网络模型的预测结果分别与光伏电站的实际出力数据进行对比。结果表明,所提出的IWD-Elman神经网络模型具有较高的预测精度。
[Abstract]:An intelligent water dropsi IWD algorithm is proposed to optimize the output power prediction model of photovoltaic power plant based on Elman neural network. The training efficiency of Elman neural network can be improved by using intelligent water drop algorithm to optimize the weights and thresholds. The prediction results of IWD optimized Elman neural network model, traditional Elman neural network model and BP neural network model are compared with the actual output data of photovoltaic power station. The results show that the proposed IWD-Elman neural network model has high prediction accuracy.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51407076) 河北省自然科学基金(F2014502050)
【分类号】：TM615;TP183

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本文编号：1908626