一种基于灰色关联分析的神经网络光伏发电出力预测方法
- 专利权人:
- 东南大学
- 发明人:
- 陈中,宗鹏鹏
- 申请号：
- CN201510392523.X
- 公开号：
- CN104978611A
- 申请日:
- 2015.07.06
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 王斌
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于灰色关联的神经网络光伏发电出力预测方法，包括灰色关联度分析、神经网络训练和出力结果预测分析，灰色关联度分析通过对包含影响光伏出力因素的小时段样本灰色关联度计算并排序，从而获得最优样本；神经网络训练是利用最优样本对遗传算法优化过的BP神经网络进行训练，获得训练过的神经网络；出力结果预测分析是选取预测日各小时段的天气参数信息作为输入条件结合训练完成的神经网络以小时为步长对各时间段出力进行预测，并采用平均绝对百分比误差对系统的预测能力进行评价。本发明的预测方法不仅提高了突变天气时预测准确度，还避免了预测结果易陷入局部最优的缺陷。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
