基于GA-BP的分布式光伏发电预测

• 作者: 李龙田 罗毅
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 GA-BP神经网络 光伏发电预测 相似日类型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 3386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2017.05.06

摘要

基于分布式光伏发电在家庭能源管理系统(HEMS)中具有广泛的应用,光伏输出功率的准确预测影响家用设备优化调度、并网时电网的稳定性及光伏发电利用率.对光伏输出功率主要影响因素进行研究,通过选取光伏发电预测日相似日天气类型(晴天、多云、阴雨天),在传统BP预测模型基础上引入GA优化算法,建立GA-BP光伏发电预测模型.分别选取预测日相似日天气类型为晴天、阴雨天进行实验仿真,结果表明所建预测模型能够提高光伏发电预测精度,在HEMS系统中具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗毅	四川理工学院自动化与信息工程学院	55	194	8.0	10.0
2	李龙田	四川理工学院自动化与信息工程学院	2	1	1.0	1.0