文献类型：期刊文章

作　　者：许童羽[1] 马艺铭[1] 曹英丽[1] 唐瑞[1] 陈俊杰[1]

机构地区：[1]沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳110161

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：辽宁省自然科学基金项目(2013020141)~~

年　　份：2016

卷　　号：44

期　　号：22

起止页码：90-95

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对光伏系统输出功率的波动性和间歇性特点,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过历史功率数据和实时气象因素对输出功率进行直接预测,利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量,作为神经网络的输入。同时利用遗传算法的全局搜索特性在解空间中定位一个较好的空间,优化BP的初始权值阈值,克服了传统BP神经网络易陷入局部极小点、学习收敛速度慢的问题。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的有效性。

关 键 词：主成分分析 遗传算法 功率预测 BP神经网络 光伏系统

分 类 号：TM615] TP183]