基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测

作     者：高毅 李盛伟 迟福建 葛磊蛟 张东 GAO Yi;LI Shengwei;CHI Fujian;GE Leijiao;ZHANG Dong

作者机构：国网天津市电力公司经济技术研究院天津300171 国网天津市电力公司天津300055 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 

出 版 物：《电力系统及其自动化学报》 (Proceedings of the CSU-EPSA)

年 卷 期：2019年第31卷第6期

页      面：62-66页

核心收录：

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] 

基　　金：国网电网公司科技资助项目(KJ17-1-06) 

主　　题：人群搜索算法 光伏输出功率 小波神经网络 优化 

摘      要：为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(***-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。