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基于遗传算法优化BP神经网络的光伏阵列短期功率预测

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提高光伏系统短期预测准确率对光伏系统平稳运行、协调电力系统资源具有重要意义.由于短时间的光伏阵列功率具有随机非平稳特征,现有小波预测、神经网络预测方法受到训练初始值局限,不能准确预测短期光伏系统功率.就非平稳随机特征的光伏阵列功率初始值引入遗传算法,优化BP神经网络,提出基于遗传算法的改进BP神经网络方法,对光伏阵列短期功率进行预测.实验表明该方法能适应于不同天气状况下的短期光伏阵列功率预测,并具有较高的准确度.
Short Term Power Prediction of Photovoltaic Array Based on BP Neural Network Optimized by Genetic Algorithm

付宗见、梁明亮、王艳萍

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郑州铁路职业技术学院,郑州451460

光伏阵列 功率预测 遗传算法 神经网络

河南省科技攻关项目郑州铁路职业技术学院科技创新团队项目

18210221014117KJCXTD02

2020

电子器件
东南大学

电子器件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.569
ISSN：1005-9490
年,卷(期)：2020.43(3)
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