主成分分析结合神经网络的光伏发电量预测

来源 :电力系统及其自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:SF20070601ZW126com
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针对光伏发电量预测模型主要以气象因素、历史发电量等作为BP神经网络的输入,输入量多、数据冗余、网络难以收敛。利用主成分分析法PCA(principal components analysis)分析原来多个输入变量反映的个体信息,提取较少的几项综合性变量,减少预测模型的输入量。同时利用遗传算法优化BP网络的权值阈值建立预测模型,克服了神经网络算法的局部收敛、训练速度慢等问题。实验结果表明,该方法提高了预测精度,为解决光伏系统发电量预测提供了一种可行方法。
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