基于RBF神经网络的光伏发电量预测方法
- 专利权人:
- 常州瑞信电子科技有限公司
- 发明人:
- 薛云灿,孙力,孙德银
- 申请号：
- CN201810620653.8
- 公开号：
- CN108960491A
- 申请日:
- 2018.06.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 董建林
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于RBF神经网络的光伏发电量预测方法，包括步骤：根据光伏发电量及其拟选取影响因素的历史数据构建训练样本；基于已构建的训练样本，采用改进遗传算法选取光伏发电量影响因素，并对RBF神经网络进行训练，得到光伏发电量影响因素和训练好的RBF神经网络；将光伏发电量影响因素的待预测日数据输入已训练好的RBF神经网络，得到光伏发电量预测值。本发明能够较好地解决RBF神经网络的泛化问题，提高光伏发电预测结果的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
