基于遗传算法优化神经网络的光伏电站短期功率预测

• 作者: 刘沛汉 吐尔逊·伊不拉音 梅生伟 袁铁江 赵力
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 功率预测 遗传算法 神经网络 相似日遴选
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 能源
• 页码范围: 211-214
• 页数: 4页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

针对现有光伏发电预测的不足,基于遗传算法(GA)和神经网络(BP)算法构建光伏电站功率预测模型,并使用组合权重法遴选相似日对模型进行修正.采用新疆某光伏电站运行实例验证模型的有效性,并对比BP-GA模型与单一BP模型的预测误差.结果表明,BP-GA模型克服了传统单一BP模型的不足,具有较高的预测精度,可为光伏发电预测工程实践提供参考.