基于KPCA与混合蛙跳算法的并网光伏电站发电量预测模型研究

• 作者: 朱芳
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 发电量预测 核主成分分析 混合蛙跳算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 236-240
• 页数: 5页
• 分类号: TK81
• 字数: 2718字
• 语种: 中文

摘要

文章提出一种混合蛙跳算法和核主成分分析的光伏发电功率综合预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用核主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的综合预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估.结果表明,文章提出的方法建模速度快,模型预测精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱芳		16	50	3.0	6.0