基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测

光伏电站输出功率受多种外界环境因素影响显著,存在非线性、波动大等缺点。针对这一问题,提出改进的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的方法。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)为DBN神经网络选取最优的初始权值;其次利用灰色关联度法选择与预测日气象特征相似度高的日期,将这些日期的天气数据和历史发电功率作为训练样本训练DBN神经网络,建立短期光伏预测模型;最后通过仿真算例分析验证了该方法对传统DBN模型预测准确度的提升,且具有一定的可行性。     

基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期预测

针对光伏输出功率非线性、波动大、不稳定等特征引起光伏功率短期预测不精确的问题,本文提出了一种基于相似日聚类和利用共轭梯度法(CG)改进深度信念网络(DBN)的组合模型预测方法。首先利用FCM聚类算法将原始数据按照隶属度进行相似日聚类,随后根据类别进行CG-DBN预测模型的建模,最后利用该模型进行光伏输出功率的短期预测。本文将方案应用于浙江龙游发电站,并将预测结果与传统预测模型进行了比较。最终得出,FCM和CG-DBN组合预测模型在光伏功率短期预测中的性能优于其他模型。