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基于泄漏积分型回声状态网络的在线学习光伏功率短期预测
引用本文:杨佳俊,闫 凯,曹 冉,王志峰,陈 霖. 基于泄漏积分型回声状态网络的在线学习光伏功率短期预测[J]. 山东电力技术, 2018, 45(4): 24-30
作者姓名:杨佳俊  闫 凯  曹 冉  王志峰  陈 霖
作者单位:国网山东省电力公司莱芜供电公司
摘    要:为提高光伏功率预测结果的准确性与普适性,提出基于泄漏积分型回声状态网络(LIESN)的具有在线学习功能的预测方法。在回声状态网络(ESN)中引入泄漏积分型神经元,增强储备池的短期记忆能力;分析了LIESN的参数对光伏功率预测性能的影响,得到优化后的预测模型;利用最小二乘在线学习算法对模型实施训练,得到最终的在线学习LIESN预测模型。实例证明,该算法可完成复杂的建模且适用于多种天气情况,预测精度优于BP神经网络、经典ESN及LIESN模型。

关 键 词:回声状态网络;泄漏积分;神经元;光伏功率预测;在线学习

Online Learning PV Power Short Term Forecasting Based onLeaky-Integrator ESN
YANG Jiajun,YAN Kai,CAO Ran,WANG Zhifeng and CHEN Lin. Online Learning PV Power Short Term Forecasting Based onLeaky-Integrator ESN[J]. Shandong Electric Power, 2018, 45(4): 24-30
Authors:YANG Jiajun  YAN Kai  CAO Ran  WANG Zhifeng  CHEN Lin
Affiliation:State Grid Laiwu Power Supply Company,State Grid Laiwu Power Supply Company,State Grid Laiwu Power Supply Company,State Grid Laiwu Power Supply Company and State Grid Laiwu Power Supply Company
Abstract:
Keywords:
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