【摘 要】
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提出了基于果蝇优化算法（FOA）-Elman神经网络的光伏电站出力短期预测模型，采用具有动态递归性能的Elman神经网络，可增强光伏电站出力预测模型的联想和泛化推理能力，保证出力预测的
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网电力科学研究院
【基金项目】
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江苏省研究生培养创新工程(CXZZ120228)
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提出了基于果蝇优化算法（FOA）-Elman神经网络的光伏电站出力短期预测模型，采用具有动态递归性能的Elman神经网络，可增强光伏电站出力预测模型的联想和泛化推理能力，保证出力预测的精度。引入人体舒适度，减少输入向量个数；通过FOA对Elman神经网络进行学习训练，可充分利用FOA的全局寻优性能，克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。最后，与常规Elman模型进行对比仿真实验，结果表明所提出预测模型的正确性和有效性。
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