基于Leaky-ESN的光伏发电输出功率预测

被引：5

作者：

胡海峰 ^{[1
]}

伦淑娴 ^{[2
]}

机构：

[1] 渤海大学工学院

[2] 渤海大学新能源学院

来源：

电子设计工程 | 2016年 / 17期

关键词：

泄露积分型回声状态网; 光伏发电影响因素; 历史数据; 光伏输出功率预测;

D O I：

10.14022/j.cnki.dzsjgc.2016.17.005

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0807 ;

摘要：

利用PVSYSTEM系统产生的数据分析了光伏发电系统输出功率的主要影响因素,并且建立了基于泄露积分型回声状态网(Leaky-ESN)对光伏发电系统输出功率的预测模型。Leaky-ESN比起其他的神经网络具有训练方法简单,预测精度高的优点,因此将光伏发电影响因素的历史数据作为输入和训练样本,对模型输出功率进行预测。仿真结果表明,Leaky-ESN具有很高的预测精度。

引用

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共 14 条

[1] 基于BP神经网络-马尔科夫链的光伏发电预测 [J].