重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(2) ：217-221.

一种改进的灰色BP神经网络光伏出力预测方法

An Improved Prediction Method of Photovoltaic Output Based on Grey BP Neural Network

孙成胜 张红民 王艳 巴忠镭
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(2) ：217-221.
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一种改进的灰色BP神经网络光伏出力预测方法

An Improved Prediction Method of Photovoltaic Output Based on Grey BP Neural Network

孙成胜 1张红民 1王艳 2巴忠镭1
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作者信息

  • 1. 重庆理工大学 电气与电子工程学院,重庆 400054
  • 2. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆 400054
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摘要

光伏出力的准确预测对于光伏发电系统的大规模应用具有重要意义.针对光伏出力预测描述自然规律困难及传统灰色模型预测精度不高等问题,提出了一种基于改进的灰色BP神经网络光伏出力预测方法.利用模糊c均值聚类(FCM)的方法将数据分类,选择与预测日最为接近的一类作为样本,利用灰色GM(1,1)预测模型得到预测数据.将灰色模型预测结果与相对应的日最高、最低温度作为BP神经网络的输入,以对应的实测数据为输出训练得到最终的预测模型.采用江苏某光伏电站的实测数据验证,结果表明该模型在预测精度上有一定的提升.

关键词

光伏出力预测/灰色预测模型/BP神经网络/模糊c均值聚类

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出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量5
参考文献量9
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