基于改进双并联过程神经网络的光伏功率预测

摘要：

在光伏发电领域,面对复杂多变的天气,实现光伏发电量的准确预测是一个难点问题.光伏发电量的准确预测能为电网平稳调度提供参考依据,但传统方法进行光伏发电输出功率预测误差大、响应时间长,难以满足电网需求调度的问题.提出一种改进双并联过程神经网络的光伏功率预测方法,对神经元的聚合运算机制和激励方式向时间域进行扩展,利用动态增量来更新双并联过程神经网络的权值,避免因误差变化小而使网络陷入局部极小值.仿真结果表明,使用改进后的模型预测光伏发电功率能得到更高的预测精度.

关键词：调度、过程神经网络、聚合、动态增量

所属期刊栏目：47

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2020-01-17（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：1890-1894