基于遗传算法小波神经网络的光伏微网发电预测

被引:15
|
作者
刘爱国 [1 ]
黄泽平 [1 ]
薛云涛 [1 ]
汪硕承 [1 ]
机构
[1] 南昌大学信息工程学院
关键词
光伏微网; 光伏功率预测; 气象因子; 遗传算法; 小波神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TM615 [太阳能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
准确预测光伏微网在未来某确定的时段内的发电功率,对电力系统稳定和经济运行有着重要意义。文中通过对比发电功率和气象等历史数据,分析了在光伏发电中天气、太阳辐射及温度等因素对发电功率预测的影响,同时综合遗传算法全局快速寻优特性与小波分析的时频局部特性,建立基于遗传算法的小波神经网络光伏微网发电预测模型。结果表明,基于遗传算法的小波神经网络模型的学习能力和泛化能力更强,同时把气象预测数据作为网络的输入有利于提高模型的预测精度。
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