發(fā)布時間：2018-05-19 04:05

  本文選題：光伏電站 + 功率預(yù)測��； 參考：《太陽能學報》2017年06期

【摘要】：提出一種智能水滴(intelligent water drops,IWD)算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站輸出功率預(yù)測模型。利用智能水滴算法對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,可提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。將IWD優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、傳統(tǒng)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果分別與光伏電站的實際出力數(shù)據(jù)進行對比。結(jié)果表明,所提出的IWD-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的預(yù)測精度。
[Abstract]:An intelligent water dropsi IWD algorithm is proposed to optimize the output power prediction model of photovoltaic power plant based on Elman neural network. The training efficiency of Elman neural network can be improved by using intelligent water drop algorithm to optimize the weights and thresholds. The prediction results of IWD optimized Elman neural network model, traditional Elman neural network model and BP neural network model are compared with the actual output data of photovoltaic power station. The results show that the proposed IWD-Elman neural network model has high prediction accuracy.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51407076) 河北省自然科學基金(F2014502050)
【分類號】：TM615;TP183

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本文編號：1908626