基于萤火虫算法-广义回归神经网络的光伏发电功率组合预测

摘要：

随着光伏发电大容量地并入电网，其输出的随机性必将对大电网安全稳定运行造成影响，为此建立了一种变权重的光伏短期组合预测模型，首先通过主成分分析法(principal component analysis，PCA)将影响光伏出力的多重线性因素进行压缩、提取以简化模型输入变量的维数，然后将提取的第一主成分结合灰色关联度来筛选相似日样本，接着将样本分别带入最小二乘支持向量机、改进BP网络2种单一模型进行2次预测。第1次预测作为相似日预测，用来训练权重系数，训练方法是萤火虫算法优化的广义回归神经网络；第2次预测是待预测日的预测。仿真结果验证了所提模型的有效性。

关键词：主成分分析法、灰色关联度、萤火虫算法、广义回归神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2017-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：455-461