李秉晨,于惠钧,刘靖宇.基于相似日理论和PCAＧPSOＧBP的光伏发电功率预测[J].电工技术,2021(6):26-28
基于相似日理论和PCAＧPSOＧBP的光伏发电功率预测
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2021.06.011
中文关键词:  光伏发电  相似日理论  气象因素  预测模型
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李秉晨 湖南工业大学 
于惠钧 湖南工业大学 
刘靖宇 湖南工业大学 
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中文摘要:
      针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日理论和主成分分析(PCA)-粒子群算法(PSO)-BP神经网络的光伏发电功率预测模型.考虑不同季节下发电功率差异较大,通过灰色关联度选取预测日的相似日,采用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行降维处理,利用降维后的相似日气象数据和历史发电功 率数据来建立PSO-BP预测模型.试验验证,该方法与单一BP神经网络、PSO-BP预测模型相比,功率预测精度得到提高.
英文摘要:
      
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