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摘要:
提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义.文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型.首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日.其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型.最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高.
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文献信息
篇名 基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
来源期刊 电力工程技术 学科 工学
关键词 光伏发电预测 天气相似度 相似日 改进布谷鸟算法 Elman神经网络
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 电网运行与控制
研究方向 页码范围 81-88
页数 8页 分类号 TM73
字数 5532字 语种 中文
DOI 10.12158/j.2096-3203.2020.02.012
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 吴杰康 广东工业大学自动化学院 87 775 14.0 24.0
2 叶辉良 广东工业大学自动化学院 3 0 0.0 0.0
3 金锋 广东工业大学自动化学院 3 6 1.0 2.0
4 任德江 广东工业大学自动化学院 7 33 3.0 5.0
5 张文杰 广东工业大学自动化学院 7 38 3.0 6.0
6 赵俊浩 广东工业大学自动化学院 4 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
光伏发电预测
天气相似度
相似日
改进布谷鸟算法
Elman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
电力工程技术
双月刊
1009-0665
32-1866/TM
16开
江苏省南京市江宁区帕威尔路1号
1982
chi
出版文献量(篇)
3196
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7
总被引数(次)
15815
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