基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究

来源 :太阳能学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fantasy1998

【摘要】

：

针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力.该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;

【作者】

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胡兵詹仲强陈洁余金岳云凯

【机构】

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新疆工程学院电气与信息工程系,乌鲁木齐830011;新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011;新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830046;新疆电力有限公司经济技术研究院,乌鲁木齐83004

【出处】

：

太阳能学报

【发表日期】

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2020年6期

【关键词】

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光伏发电功率预测主成分分析 Elman神经网络遗传算法

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针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力.该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性.

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