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为提高风速预测的准确性,提出一种分时段GA-BP(遗传算法优化BP神经网络)的风速预测方法,以遗传算法来优化BP神经网络,并将原始数据进行分时段处理,改善训练样本的相似程度。基于matlab进行了仿真验证,结果表明:遗传算法优化BP神经网络使其预测结果的平均相对误差降低,准确性提升;原始数据分时段处理后,预测准确性进一步提升。 相似文献
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为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。 相似文献
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针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。 相似文献
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当前在光伏电站出力短期预测方面较多的采用BP或者优化的BP神经网络算法,存在采用的优化算法单一、缺乏多种优化算法比较选优、预测误差大的问题。基于本地5 k W小型分布式光伏电站,综合考虑影响光伏出力的太阳光辐射强度、环境温度、风速气象相关因素和光伏电站历史发电数据,分别采用BP以及遗传算法和粒子群算法优化的BP神经网络算法—GA-BP和POS-BP构建了晴天、多云、阴雨三种天气条件下光伏出力短期预测模型。实测结果表明,三种神经网络算法预测模型在三种不同天气条件下均达到了一定的预测精度。其中GA-BP、POS-BP相比传统的BP预测模型降低了预测误差,且POS算法相比GA算法对于BP神经网络预测模型的优化效果更好,进一步降低了预测误差,适用性更强。 相似文献
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随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测。通过对影响输出功率各项因素的分析,得出了预测模型输入变量选择的理论依据;为了提高模型在各种天气条件下的预测精度,提出了相似日选择算法和训练样本确定方法;针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用增加动量项和可变学习率相结合的方法对其进行了改进。最后通过预测结果分析,验证了所提模型和算法的有效性。 相似文献
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根据葡萄皮色素提取工艺过程中的提取剂浓度、温度、pH、时间等影响因素与输出结果色素提取率这一变量之间的非线性关系,建立了改进的BP神经网络预测模型.针对传统BP学习算法收敛速度慢、存在局部极值等不足,引入动量项以改进该学习算法.结合实际数据,运用迭代优化的控制算法对网络的权值和阈值进行不断训练并利用MATLAB进行仿真验证.研究结果证明了改进后的BP神经网络对色素提取率的预测控制具有精度高、泛化能力强,实用性强的优点,为色素得率提供了良好的理论基础和预测方法. 相似文献
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光伏电站输出功率对电网调度有很大影响,但受到太阳辐射强度和气象因素的影响,光伏电站输出功率具有随机性和不可控性。为合理利用光伏发电系统,建立一种基于气象预测信息以及BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。通过相关性分析确定影响光伏出力的影响因子,结合历史数据和气象因素进行模型训练和功率预测。文中主要提出一种新的预测模型-双层BP神经网络模型,通过对某光伏电站预测结果与实测值对比,结果表明该方法能有效提高光伏电站输出功率预测精度,对发电计划的制定有较好的参考价值和实用价值。 相似文献
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针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。 相似文献
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基于相似日理论的光伏发电系统输出功率预测 总被引:2,自引:0,他引:2
光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时间、气温等多种气象因素的影响,具有一定的时变性和随机性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计了基于相似日选取和BP神经网络的光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行了验证,结果表明模型有较好的预测精度,具有一定的实用性及可行性。 相似文献
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BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报。首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性。 相似文献
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