基于自组织映射的改进BP神经网络短期光伏出力预测研究

• 作者: 余金 克帕依吐·吐尔逊 王银涛 詹仲强 郭志
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 出力预测 自组织映射 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电网技术研究
• 页码范围: 24-28,67
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 4241字
• 语种: 中文

摘要

针对光伏发电出力随机波动给电网调度造成困难这一问题,提出了一种基于SOM-PSO-BP的模型对光伏有功功率进行短期预测,用于提高电网对可再生能源的调度能力.首先采用自组织映射对原始数据组进行聚类降维;接着使用粒子群算法对BP神经网络的权重和偏置矩阵进行寻优;然后利用训练集构造SOM-PSO-BP预测模型;最后在对比仿真中验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭志		3	4	2.0	2.0
2	詹仲强	国网新疆电力有限公司电力科学研究院	5	4	2.0	2.0
3	余金	国网新疆电力有限公司经济技术研究院	5	4	2.0	2.0
4	王银涛		1	2	1.0	1.0
5	克帕依吐·吐尔逊	国网新疆电力有限公司电力科学研究院	2	3	1.0	1.0