基于NARX神经网络-小波分解光伏发电功率预测OA北大核心CSTPCD
Prediction of Photovoltaic Power Generation Based on NARX Neural Network-Wavelet Decomposition
针对当前光伏发电功率预测存在预测误差较大的问题,提出一种基于NARX神经网络-小波分解组合预测方法,该方法通过小波分解将历史光伏序列分解为高频和低频分量,将高、低频数据作为NARX神经网络输入,光伏输出功率作为神经网络输出进行训练得到预测输出分量,随后对其进行小波重构推出光伏发电预测数据.仿真结果表明:新的组合预测算法预测均方误差相较于传统BP神经网络降低了1.47％,并且新的预测算法将运行时间缩短近5 s.
史如新;王德顺;余涛;薛金花;冯鑫振;窦春霞
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司,江苏常州213000中国电力科学研究院有限公司南京分院,江苏南京210009国网江苏省电力有限公司常州供电分公司,江苏常州213000中国电力科学研究院有限公司南京分院,江苏南京210009中国电力科学研究院有限公司南京分院,江苏南京210009南京邮电大学先进技术研究院,江苏南京210023
信息技术与安全科学
光伏发电功率预测小波分解NARX神经网络小波重构BP神经网络
《郑州大学学报（工学版）》 2020 (6)
79-84,6
国家自然科学基金重点项目(61533010)国网江苏省电力有限公司科技项目(储能提高规模化光伏发电消纳和用户用电质量的关键技术研究).
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