基于智能水滴算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测

被引：26

作者：

赵文清 ^{[1
]}

郭丙旭 ^{[1
]}

李刚 ^{[1
]}

李整 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院

来源：

太阳能学报 | 2017年 / 38卷 / 06期

关键词：

光伏电站; 功率预测; 智能水滴优化; Elman神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0807 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法优化Elman神经网络的光伏电站输出功率预测模型。利用智能水滴算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,可提高网络的训练效率。将IWD优化Elman神经网络模型、传统Elman神经网络模型和BP神经网络模型的预测结果分别与光伏电站的实际出力数据进行对比。结果表明,所提出的IWD-Elman神经网络模型具有较高的预测精度。

引用

页码：1553 / 1559

页数：7

共 11 条

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