基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

• 作者: 张琦 武小梅 田明正 谢海波
• 来源期刊: 宁夏电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电站 辐照强度预测 布谷鸟搜索算法 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 新能源发电技术
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 5437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3643.2017.04.005

摘要

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法.仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武小梅	广东工业大学自动化学院	42	498	11.0	21.0
2	张琦	广东工业大学自动化学院	8	27	3.0	4.0
3	田明正	广东工业大学自动化学院	8	20	3.0	4.0
4	谢海波	广东工业大学自动化学院	8	82	3.0	8.0