| 基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测 |
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| 引用本文： | 艾格林,孙永辉,卫志农,葛夕武,孙国强,吴国梁.基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测[J].电网与水力发电进展,2016,32(4):119-125. |
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| 作者姓名： | 艾格林 孙永辉 卫志农 葛夕武 孙国强 吴国梁 |
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| 作者单位： | 河海大学 可再生能源发电技术教育部工程研究中心， 江苏 南京 210098；,河海大学 可再生能源发电技术教育部工程研究中心， 江苏 南京 210098；,河海大学 可再生能源发电技术教育部工程研究中心， 江苏 南京 210098；,南京供电公司，
江苏 南京 210008,河海大学 可再生能源发电技术教育部工程研究中心， 江苏 南京 210098；,南京供电公司，
江苏 南京 210008 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家自然科学基金项目（61104045）；国家电网公司总部“千人计划”专项支持项目（PD71-14-041）。 |
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| 摘 要： | 摘要： 为进一步提高光伏发电功率预测的准确度，从而将思维进化算法（MEA）和Elman神经网络相结合，通过MEA优化Elman神经网络权值和阈值，克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据，建立MEA-Elman神经网络预测模型并对其测试。结果表明，与原有光伏预测模型比较，该预测模型能够有效提高光伏预测的有效性和精确性。
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| 关 键 词： | 关键词： 光伏发电系统 功率预测 Elman神经网络 思维进化算法 |
Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on
MEA and Elman Neural Network |
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| Authors: | AI Gelin SUN Yonghui WEI Zhinong GE Xiwu SUN Guoqiang and WU Guoliang |
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