【摘 要】
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为准确地预测光伏发电功率,节约资源,提出一种基于改进非线性自回归(nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型.通过皮尔
【机 构】
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天津大学智能电网教育部重点实验室,天津300000;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072
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为准确地预测光伏发电功率,节约资源,提出一种基于改进非线性自回归(nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型.通过皮尔森相关分析选择影响发电功率的环境因素,利用遗传算法(GA)优化受限玻耳兹曼机(RBM)模型参数,避免陷入局部最优;利用优化后的RBM模型初始化NARX神经网络的参数.实例预测表明,改进NARX神经网络算法对光伏发电功率短期预测精度更高,收敛速度更快.
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