关键词:
光伏功率预测
粒子群优化
遗传算法
灰色关联
摘要:
光伏功率预测本身是一个较为复杂的非线性问题,为此首先介绍了在一般情况下影响光伏发电功率预测的客观因素,然后根据客观影响因素进行灰色关联度分析,把预测日作为参考,找到满足条件的日期作为训练样本。针对反向传播(BP)神经网络易于陷入局部极值的问题,利用粒子群优化(PSO)算法与遗传算法(GA)融合寻优,将粒子群中最优粒子进行排序,对高适应度粒子进行重组,反之进行变异;同时引入莱维飞行与随机游动策略增强算法跳出局部最优的能力,加入自适应权重因子平衡算法的探索与寻优能力。仿真实例证明,在不同的天气条件下,GA-PSO-BP模型与BP、PSO-BP、极限学习机(ELM)模型相比,预测效果更好,预测误差更小。