基于CGA-BP神经网络的光伏发电功率预测
Prediction of Photovoltaic Power Generation Based on CGA-BP Neural Network作者机构：新疆大学电气工程系新疆乌鲁木齐830011
出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)
年 卷 期：2022年第39卷第10期
页 面：113-117页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
摘 要：针对光伏发电功率预测精度不足难以满足光伏发电并网需求的问题,提出一种基于云遗传算法(Cloud Genetic Algorithm, CGA)优化BP神经网络的短期光伏发电功率预测的方法。首先,根据天气特征选取相似日,其次,通过云模型对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应调整,最后,利用CGA得到最优的权值和阈值赋值给BP神经网络的初始权值和阈值,并建立光伏发电功率预测模型。仿真结果表明,该预测模型使预测结果较其它模型效果更加理想,实现了降低预测误差的目的。
维普期刊数据库
同方期刊数据库