基于人工蜂群算法改进BP神经网络的光伏发电量预测

郑建鄂; 谭建军; 鄂翔宇; 邹蕾; 宋池

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基于人工蜂群算法改进BP神经网络的光伏发电量预测

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新能源产业发展对电网电能消纳提出新的要求和挑战,准确的发电量预测对电力调度部门合理转供、优化分配负荷起着重要作用.光伏发电量受到天气、云层遮挡、温湿度的影响较大,发电量变化快、数据量大,针对传统BP神经网络负荷预测方法的不足,提出了基于人工蜂群改进的ABC-BP神经网络算法,融合两种算法在全局迭代、局部搜索能力以及泛化能力方面的优势,整合训练样本天气、温度等影响因素,对光伏出力进行预测.仿真结果表明,改进型的人工蜂群BP神经网络较传统BP神经网络算法具有准确性高、均方误差小的优点,同时收敛速度加快,具有更好的稳定性和鲁棒性,可以有效预测发电量的变化,为电力调度提供更为准确的参考,有较强的实践应用价值.

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来源
《湖北民族大学学报：自然科学版》 |2019年第1期|90-95|共6页
作者
郑建鄂; 谭建军; 鄂翔宇; 邹蕾; 宋池;
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作者单位

湖北民族大学信息工程学院;

国网湖北省电力有限公司巴东县供电公司;

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正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
人工蜂群(ABC)算法; BP神经网络; 光伏; 电量预测;

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