基于PSOEM和神经网络的光伏电站功率预测

分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法(PSO)和带扩展记忆粒子群优化算法(PSOEM)这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSOBP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。