【摘 要】
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分析了影响光伏出力的主要因素,选取了太阳辐射量,以及隐含前一日综合气象信息的历史出力数据为关键影响因素,建立了改进的GABP神经网络的短期光伏发电功率预测模型.对样本空
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分析了影响光伏出力的主要因素,选取了太阳辐射量,以及隐含前一日综合气象信息的历史出力数据为关键影响因素,建立了改进的GABP神经网络的短期光伏发电功率预测模型.对样本空间进行了合理降维和去噪,并利用遗传算法逐步迭代出优化的初始权值,将得到的最优权值(阈值)赋值给预测网络各层进行学习和预测.仿真结果表明,改进的GABP神经网络模型能够剔除冗余的样本数据和优化初始权值,既具备了较快的收敛速度又不易陷入到局部极值中,具有较强的泛化能力,预测精确度大幅提高.
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