【摘 要】
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针对传统神经网络学习算法复杂且稳定性差的问题,本文基于回声状态神经网络,提出了光伏发电功率预测模型。回声状态神经网络的隐含层是一种动态储备池结构,具有回声状态属性,
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院,国网山东省电力公司东营供电公司,国网山东省电力公司青岛供电公司
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家奖励计划项目（BS2011NJ005）
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针对传统神经网络学习算法复杂且稳定性差的问题,本文基于回声状态神经网络,提出了光伏发电功率预测模型。回声状态神经网络的隐含层是一种动态储备池结构,具有回声状态属性,不仅增强了网络预测的稳定性,而且只需采用线性算法即可求得网络输出权值,简化了训练过程,同时克服了传统神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。并利用实际光伏发电站的历史数据和气象数据进行仿真验证。仿真结果表明,ESN预测模型的平均预测误差和最大预测误差分别比BP-NN预测模型提高了13.52%和102.26%,表明ESN预测模型的预测精度明显高
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