基于密度峰值聚类及GRNN神经网络的光伏发电功率预测方法

提出一种基于密度峰值聚类和广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的光伏发电功率短期预测方法。首先分析气象因素特征,计算统计指标构成天气特征向量;其次,为克服传统K均值聚类算法易陷入局部最优,需人为指定聚类中心等问题,采用密度峰值聚类算法对历史气象数据聚类识别;最终针对每一类簇构建GRNN预测模型。仿真结果表明,该文所述方法具有较高的预测精度,且在小样本环境下仍有良好的适用性。