人工智能算法在光伏发电量预测中的应用

• 作者: 邓呈格 钟志峰
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 光伏发电 发电量预测 BP神经网络 果蝇算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 68-69,71
• 页数: 3页
• 分类号: TM615|TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2017.04.019

摘要

随着光电的大规模发展,准确预测光伏发电量对于光伏电站的选址、大规模并网以及运行具有重要作用.文中提出一种果蝇算法结合神经网络的人工智能混合算法(FOA-BP)来解决光伏发电量预测问题.以武汉某光伏发电站的发电数据为例,结合FOA-BP混合算法对模型进行仿真求解,结果表明,FOA-BP混合算法具有较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟志峰	湖北大学计算机与信息工程学院	19	100	3.0	9.0
2	邓呈格	湖北大学计算机与信息工程学院	1	3	1.0	1.0