基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究

• 作者: 余金 岳云凯 胡兵 詹仲强 陈洁
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 功率预测 主成分分析 Elman神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 256-263
• 页数: 8页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力.该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性.