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基于GWO-EEMD-BP神经网络的光伏发电功率短期预测
被引量:
5
1
作者
文爽
马逸骋
孙志强
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期4799-4808,共10页
为了实现复杂气象条件下光伏电站发电功率的准确预测以减少并网冲击,基于GWO算法耦合EEMD技术和BP神经网络算法构建复杂天气情形下光伏电站发电功率有效预测模型。引入EEMD技术降低极端天气下历史发电功率的波动性,利用GWO算法优化BP神...
为了实现复杂气象条件下光伏电站发电功率的准确预测以减少并网冲击,基于GWO算法耦合EEMD技术和BP神经网络算法构建复杂天气情形下光伏电站发电功率有效预测模型。引入EEMD技术降低极端天气下历史发电功率的波动性,利用GWO算法优化BP神经网络算法随机分布的权重和阈值以提升预测结果的精度,并利用所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型和传统的EEMD-BP神经网络预测模型对不同复杂气象条件下的光伏发电功率进行预测。研究结果表明:相较于传统的EEMD-BP预测模型,本文所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型通过阈值和权重优化及分解重组可有效提升不同复杂气象条件下预测结果精度。
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关键词
GWO算法
EEMD
BP神经网络
光伏发电短期功率预测
下载PDF
职称材料
题名
基于GWO-EEMD-BP神经网络的光伏发电功率短期预测
被引量:
5
1
作者
文爽
马逸骋
孙志强
机构
中南大学能源科学与工程学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期4799-4808,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52106125)
湖南省科技创新计划项目(2021RC4006)
中南大学创新驱动计划项目(2020CX008)。
文摘
为了实现复杂气象条件下光伏电站发电功率的准确预测以减少并网冲击,基于GWO算法耦合EEMD技术和BP神经网络算法构建复杂天气情形下光伏电站发电功率有效预测模型。引入EEMD技术降低极端天气下历史发电功率的波动性,利用GWO算法优化BP神经网络算法随机分布的权重和阈值以提升预测结果的精度,并利用所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型和传统的EEMD-BP神经网络预测模型对不同复杂气象条件下的光伏发电功率进行预测。研究结果表明:相较于传统的EEMD-BP预测模型,本文所建立的GWO-EEMD-BP神经网络预测模型通过阈值和权重优化及分解重组可有效提升不同复杂气象条件下预测结果精度。
关键词
GWO算法
EEMD
BP神经网络
光伏发电短期功率预测
Keywords
GWO algorithm
EEMD
BP neural network
short-term prediction of photovoltaic power
分类号
TK124 [动力工程及工程热物理—工程热物理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GWO-EEMD-BP神经网络的光伏发电功率短期预测
文爽
马逸骋
孙志强
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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