基于智能水滴算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测

• 作者: 李刚 李整 赵文清 郭丙旭
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电站 功率预测 智能水滴优化 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 1553-1559
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 4744字
• 语种: 中文

摘要

提出一种智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测模型.利用智能水滴算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,可提高网络的训练效率.将IWD优化Elman神经网络模型、传统Elman神经网络模型和BP神经网络模型的预测结果分别与光伏电站的实际出力数据进行对比.结果表明,所提出的IWD-Elman神经网络模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文清	华北电力大学控制与计算机工程学院	52	1101	20.0	32.0
2	郭丙旭	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	18	1.0	1.0
3	李刚	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	490	13.0	21.0
4	李整	华北电力大学控制与计算机工程学院	16	148	5.0	12.0