| 光伏发电电网供电系统需求平衡性预测研究 |
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| 引用本文： | 何祖军,周光辉,杨奕飞.光伏发电电网供电系统需求平衡性预测研究[J].计算机仿真,2019,36(3):115-119. |
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| 作者姓名： | 何祖军 周光辉 杨奕飞 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212001;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212001;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212001 |
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| 摘 要： | 对光伏发电输出功率进行准确的预测可以减小对光伏发电电网供电系统平衡性的冲击,保证供电系统的需求平衡和安全稳定运行,但传统方法进行光伏发电输出功率预测误差大、响应时间长,难以满足电网需求供给平衡的问题。提出一种动态领域粒子群优化BP神经网络的光伏功率预测方法,利用动态领域对粒子群进行动态划分,避免因粒子不能及时更新而使种群陷入局部极值或早熟;通过改进后的粒子群优化BP神经网络的权值和阈值。结合动态领域改进粒子群和BP神经网络两种算法的优势进行功率预测,综合考虑多种评估标准。仿真结果表明,上述模型能得到更高的预测精度。
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| 关 键 词： | 非平稳性 动态邻域 粒子群优化 神经网络 |
Research on Demand Balance Prediction of Power Supply System of Photovoltaic Power Grid |
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| HE Zu-jun,ZHOU Guang-hui,YANG Yi-fei.Research on Demand Balance Prediction of Power Supply System of Photovoltaic Power Grid[J].Computer Simulation,2019,36(3):115-119. |
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| Authors: | HE Zu-jun ZHOU Guang-hui YANG Yi-fei |
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| Affiliation: | (College of Electronics and Information,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu 212000,China) |
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| Abstract: | HE Zu-jun;ZHOU Guang-hui;YANG Yi-fei(College of Electronics and Information,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu 212000,China) |
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| Keywords: | Non-stationary Dynamic neighborhood Particle swarm optimization Neural network |
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