基于ESN的光伏发电功率预测模型研究

【摘要】：针对传统神经网络学习算法复杂且稳定性差的问题,本文基于回声状态神经网络,提出了光伏发电功率预测模型。回声状态神经网络的隐含层是一种动态储备池结构,具有回声状态属性,不仅增强了网络预测的稳定性,而且只需采用线性算法即可求得网络输出权值,简化了训练过程,同时克服了传统神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。并利用实际光伏发电站的历史数据和气象数据进行仿真验证。仿真结果表明,ESN预测模型的平均预测误差和最大预测误差分别比BP-NN预测模型提高了13.52%和102.26%,表明ESN预测模型的预测精度明显高于BP-NN预测模型;而且无论从预测精度还是稳定性,ESN预测模型都好于BP-NN预测模型,从而验证了ESN预测模型的可行性。该研究为光伏发电功率模型的实用化提供了理论基础。 【作者单位】： 青岛大学自动化工程学院;国网山东省电力公司东营供电公司;国网山东省电力公司青岛供电公司;
【关键词】： 光伏发电功率预测 回声状态网络 储备池计算 新能源
【基金】：山东省优秀中青年科学家奖励计划项目(BS2011NJ005)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 由于全球能源危机和环境问题的日益加剧,新能源技术得到快速发展。太阳能光伏发电由于具有无污染、地域灵活、安全可靠以及维护简单等优点而得到广泛应用。但是,光伏系统因为受到光照强度,温度等气象因素及光伏阵列安装位置、组件转换效率等地理因素的影响,使得发电功率具有随

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