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基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测
被引量：
24
1
作者
左远龙
黄玉水
+2 位作者
杨晓辉
伍惠铖
刘豪
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第15期84-91,共8页
针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和...
针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。
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关键词
BP神经网络
主因子分析
优化
天牛
须
算法
光伏发电
短期预测
下载PDF
职称材料
题名
基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测
被引量：
24
1
作者
左远龙
黄玉水
杨晓辉
伍惠铖
刘豪
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第15期84-91,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(61563034)。
文摘
针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。
关键词
BP神经网络
主因子分析
优化
天牛
须
算法
光伏发电
短期预测
Keywords
BP neural network
principal factor analysis
beetle antennae search algorithm majorization
photovoltaic power generation
short-term prediction
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测
左远龙
黄玉水
杨晓辉
伍惠铖
刘豪
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020
24
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