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摘要:
对光伏发电输出功率进行准确的预测可以减小对光伏发电电网供电系统平衡性的冲击,保证供电系统的需求平衡和安全稳定运行,但传统方法进行光伏发电输出功率预测误差大、响应时间长,难以满足电网需求供给平衡的问题.提出一种动态领域粒子群优化BP神经网络的光伏功率预测方法,利用动态领域对粒子群进行动态划分,避免因粒子不能及时更新而使种群陷入局部极值或早熟;通过改进后的粒子群优化BP神经网络的权值和阈值.结合动态领域改进粒子群和BP神经网络两种算法的优势进行功率预测,综合考虑多种评估标准.仿真结果表明,上述模型能得到更高的预测精度.
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文献信息
篇名 光伏发电电网供电系统需求平衡性预测研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 非平稳性 动态邻域 粒子群优化 神经网络
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 能源领域仿真
研究方向 页码范围 115-119
页数 5页 分类号 TM615
字数 3861字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.03.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何祖军 江苏科技大学电子信息学院 35 123 7.0 8.0
2 杨奕飞 江苏科技大学电子信息学院 32 67 4.0 5.0
3 周光辉 江苏科技大学电子信息学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
非平稳性
动态邻域
粒子群优化
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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