基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测

• 作者: 梁彩霞 高赵亮
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: 短期功率预测 相似日 深度置信网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 方案设计
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

光伏电站输出功率受多种外界环境因素影响显著,存在非线性、波动大等缺点.针对这一问题,提出改进的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的方法.首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)为DBN神经网络选取最优的初始权值;其次利用灰色关联度法选择与预测日气象特征相似度高的日期,将这些日期的天气数据和历史发电功率作为训练样本训练DBN神经网络,建立短期光伏预测模型;最后通过仿真算例分析验证了该方法对传统DBN模型预测准确度的提升,且具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁彩霞		3	2	1.0	1.0
2	高赵亮		2	2	1.0	1.0