基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究

来源 :可再生能源 | 被引量 : 0次 | 上传用户：junyuan__zhang

【摘要】

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准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学

【作者】

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饶宇飞刘阳李玲玲方舟曲立楠

【机构】

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国网河南省电力公司电力科学研究院,河北工业大学电气工程学院,中国电力科学研究院（南京）

【出处】

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可再生能源

【发表日期】

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2020年10期

【关键词】

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光伏发电预测评估改进鸟群算法极限学习机 photovoltaic power generationpredietionevaluationimprove

【基金项目】

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河北省自然科学基金(E2018202282),国家自然科学基金(51475136)

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准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型

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