基于MEA-小波Elman神经网络的光伏超短期预测方法

• 作者: 刘文颖 张鹏 郭虎 陈钊
• 来源期刊: 智能电网(汉斯)
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏预测 思维进化算法 小波Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 260-267
• 页数: 8页
• 分类号: TP1

摘要

将小波理论和Elman神经网络相结合,采用思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化,建立了MEA-小波Elman神经网络预测模型,应用于光伏出力超短期预测。使用小波函数作为传递函数,提高了函数逼近能力,有效解决了预测模型在对光伏出力预测跟踪中的容易陷入局部最小值,迭代速度慢,预测精度不高等问题。最后,本文采用敦煌地区实测数据分析验证,通过与传统Elman神经网络模型进行比较,表明该模型对光伏超短期预测具有较好的效果,进而为调度人员提供决策辅助。