基于改进灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测

• 作者: 刘博洋 刘文 李焕奇 潘宇 王苏 许伯阳
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏短期预测 灰色模型 神经网络模型 平滑处理 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 新能源发电与并网
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TM615+.2|TP183
• 字数: 4155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2017.04.010

摘要

针对单一灰色模型和神经网络模型自身的缺陷对传统灰色神经网络组合模型预测精度的影响问题,提出一种基于改进的灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测方法.通过把历史日最高和最低气温以及功率数据作为输入,将改进后的单一灰色模型和神经网络模型进行串联组合.采用粒子群优化算法对该组合模型的权值和阈值进行优化,得到改进的灰色神经网络组合模型,可实现提前一天功率预测.某光伏电站群的实测数据验证了该预测方法能够有效提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许伯阳	东北电力大学电气工程学院	3	22	2.0	3.0
2	刘文	东北电力大学电气工程学院	2	33	2.0	2.0
3	王苏		3	29	3.0	3.0
4	刘博洋	东北电力大学电气工程学院	1	17	1.0	1.0
5	潘宇	东北电力大学电气工程学院	2	28	2.0	2.0