【摘 要】
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针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型。该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,华中科技大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51177047)
论文部分内容阅读
针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型。该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重阈值,克服了BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点。利用光伏电站的历史数据和气象观测站的气象数据,对预测模型进行训练和光伏功率预测。结果表明,基于自适应差分进化和BP神经网络的模型预测精度高于BP神经网络模型,验证了所提模型和算法的有效性和可行性。
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