基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型

摘要：

光伏发电功率对光伏发电的可靠性起着决定性作用.针对Elman神经网络收敛速度慢、训练时间较长的问题,利用果蝇算法(FOA)来优化Elman神经网络的权值和阈值,从而提高运行效率.建立了基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,并给出了算法设计及编码方案.仿真实验结果表明,FOA-Elman模型预测精度比传统Elman神经网络模型预测精度高,更适合于光伏发电功率预测.

关键词：光伏发电、功率预测、果蝇算法、Elman神经网络、预测精度

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：宁夏自然科学基金项目 2019AAC03073

在线出版日期：2020-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-4,49