基于BPSO-BP的逐时太阳辐射多步预测

太阳能作为一种可再生的新能源,越来越受到世人的强烈关注。由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到太阳辐射多步预测存在的难点,文章利用了一种基于二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)算法优化BP(backpropagation)神经网络输出层节点个数的MISIO(multi-input several multi-output)逐时辐射量多步预测模型。首先利用虚假邻点法(false nearest neighbors,FNN)选择出预测模型的最佳嵌入维数,接着采用BPSO选择出多步预测模型的个数和各模型输出节点数,最后分别对各BP模型进行训练、测试。仿真结果表明,文章所用策略明显优于传统策略。