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基于相似日理论和PCAGPSOGBP的光伏发电功率预测
引用本文:李秉晨,于惠钧,刘靖宇. 基于相似日理论和PCAGPSOGBP的光伏发电功率预测[J]. 电工技术, 2021, 0(6): 26-28. DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.06.011
作者姓名:李秉晨  于惠钧  刘靖宇
作者单位:湖南工业大学,湖南 株洲 412007
摘    要:针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日理论和主成分分析(PCA)-粒子群算法(PSO)-BP神经网络的光伏发电功率预测模型.考虑不同季节下发电功率差异较大,通过灰色关联度选取预测日的相似日,采用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行降维处理,利用降维后的相似日气象数据和历史发电功率数据来建立PSO-BP预测模型.试验验证,该方法与单一BP神经网络、PSO-BP预测模型相比,功率预测精度得到提高.

关 键 词:光伏发电  相似日理论  气象因素  预测模型

Forecast of Photovoltaic Power Generation Based on Similar Day Theory and PCA-PSO-BP
LI Bingchen,YU Huijun,LIU Jingyu. Forecast of Photovoltaic Power Generation Based on Similar Day Theory and PCA-PSO-BP[J]. Electric Engineering, 2021, 0(6): 26-28. DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.06.011
Authors:LI Bingchen  YU Huijun  LIU Jingyu
Abstract:
Keywords:
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