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基于CS_BPNN的光伏发电功率预测模型研究
引用本文:何鑫,耿东伟,巨健,俞文瑾.基于CS_BPNN的光伏发电功率预测模型研究[J].价值工程,2019,38(4):173-175.
作者姓名:何鑫  耿东伟  巨健  俞文瑾
作者单位:国网陕西省电力公司电力科学研究院,西安,710100;西北工业大学管理学院,西安,710129;国网陕西省电力公司,西安,710048
摘    要:光伏发电功率预测对电网的安全稳定运行具有重要意义。通过数据预处理,运用灰色关联度分析计算时序相似度,提高了相似日选取的准确度。提出了基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的光伏发电功率预测模型,并通过实验的方法分别对晴天、阴天和雨天三种天气类型下的光伏功率进行预测,将其与粒子群优化算法优化BP神经网络模型、BP神经网络模型进行对比。结果表明,基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的光伏发电功率预测模型,在光伏发电功率预测领域具有更高的精度与稳定性。

关 键 词:光伏发电  功率预测  灰色关联度分析  相似日  布谷鸟搜索算法  BP神经网络
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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