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| 基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究 | |
| 作者姓名： | 胡兵 詹仲强 陈洁 余金 岳云凯 |
| 作者单位： | 1. 新疆工程学院电气与信息工程系;2. 新疆电力有限公司电力科学研究院;3. 新疆大学电气工程学院;4. 新疆电力有限公司经济技术研究院 |
| 基金项目： | 2017年度新疆维吾尔自治区高校科研计划项目青年项目(XJEDU2017S059)；;国家自然科学基金(51467020)； |
| 摘 要： | 针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 光伏发电 功率预测 主成分分析 Elman神经网络 遗传算法 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |