基于FOA-Elman神经网络的光伏电站短期出力预测模型.pdfVIP

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2017-05-11 发布于河南
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基于FOA-Elman神经网络的光伏电站短期出力预测模型.pdf

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学兔兔第51卷第12期电测与仪表 V01．51 NO．12 2014年 6月25日 Electrical Measurement＆Instrumentation Jun．25,2014 术基于FOA—Elman~t经网络的光伏电站短期出力预测模型韩伟1王宏华1 ，，杜炜 (1．河海大学能源与电气学院，南京211100；2．国网电力科学研究院，南京210003) 摘要：提出了基于果蝇优化算法(FOA)一Elman~经网络的光伏电站出力短期预测模型，采用具有动态递归性能的Elman神经网络，可增强光伏电站出力预测模型的联想和泛化推理能力，保证出力预测的精度。引入人体舒适度，减少输人向量个数；通过FOA对Elman~经网络进行学习训练，可充分利用FOA的全局寻优性能，克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。最后，与常规Elman模型进行对比仿真实验，结果表明所提出预测模型的正确性和有效性。关键字：光伏电站；出力预测；ElmanSt~经网络；FOA算法中图分类号：TM615 文献标识码：B 文章编号：1001—1390(2014)12—0120—05 Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on Elman Neural Network with Fruit Fly Optimization Algorithm l l 2 HAN Wei，WANG Hong—hua，DU Wei (1．College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China． 2．State Grid Electric Power Research Institute，Nanjing 210003，China) Abstract：The model based on Elman neural network(NN)with fruit fly optimization algorithm(FOA)is proposed to forecast the short-term photovohaic (PV)power．Using dynamic recurrent Elman NN，the reasoning and generalization capacity of PV power forecasting model is enhanced，and forecasting accuracy is ensured．The human body amenity is introduced to reduce the number of input vectors．The FOA is used to train the Elman NN，which can make full use of the global optimization performance of FOA and overcome the defects such as local optimal solution，slow convergence speed and complex programming．Fin