一种基于遗传算法的BP神经网络光伏电站发电量预测方法
- 专利权人:
- 河海大学常州校区
- 发明人:
- 彭俊,白建波,罗朋,张超,李华锋,王喜炜,朱天宇,张臻,曹飞
- 申请号：
- CN201610224520.X
- 公开号：
- CN105913150A
- 申请日:
- 2016.04.12
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 袁兴隆
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传算法的BP神经网络光伏电站发电量预测方法，首先进行数据样本的采集和预处理，然后构建BP神经网结构，并采用遗传算法对网络进行优化，将优化后所得最优个体带入BP神经网络进行预测。本发明引入遗传算法来对BP神经网络进行优化，用个体来代表网络的初始权值阈值，个体值初始化的BP神经网络的预测误差作为该个体的适应度值，通过遗传算法中的选择、交叉、变异操作方法来寻找最优个体，使网络得到最优初始权值阈值，从而提高最终预测精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
