【摘 要】
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考虑到光伏输出功率的随机性和波动性,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的光伏短期发电出力预测方法。
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51477070),江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD(20116)
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考虑到光伏输出功率的随机性和波动性,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的光伏短期发电出力预测方法。首先利用改进粒子群算法确定DBN神经网络最优的初始权值,建立初始DBN网络。其次,确定预测日后,利用灰色关联度法选出与预测日气象特征相似度高的日期。将这些日期的气象数据和历史发电数据作为训练集对初始DBN网络进行训练,建立预测模型。最后仿真结果表明,所用模型相比于传统的DBN神经网络具有更高
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