【摘 要】
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提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法。首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化
【机 构】
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国网能源研究院有限公司,南京工程学院电力工程学院,国网福建省电力有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51577086),江苏“六大人才高峰”资助(2016-XNY027,TD-XNY004),国家电网公司总部科技项目资助(5400-202040230A0000),江苏省高校科研重大项目资助(19KJA510012)。
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提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法。首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化和粒子群的早熟收敛等问题,能优化BP的参数设置,提高光伏功率的预测精度。在光伏功率确定性预测的基础上,通过分析不同天气类型下SAPSO-BP模型的预测功率误差。最后根据不确定天气因素建立分位数回归模型,实现对光伏输出功率的波动区间分析。该模型无需假设光伏预测功率误差分布,且计算方法简单,可提供在任意置信水平下,光伏预测功率的波
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