基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测模型研究

"基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测" 基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测是当前电力系统中的一个重要研究方向。随着光伏发电技术的发展，光伏发电系统的安装规模和数量不断增加，对电网的影响也日益显著。然而，光伏发电系统的输出功率受自然环境的影响，具有明显的波动性、间歇性和随机性，这使得电网的安全调度和能量管理面临着巨大的挑战。 为了解决这个问题，提出了一种基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测模型。该模型通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日，并利用遗传算法对受限玻尔兹曼机算法进行参数优化，避免模型参数寻优陷入局部最优，以提高预测模型的预测精度。 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种常用的机器学习算法，具有处理高维数据和复杂关系的能力。通过对RBM算法的改进和优化，可以更好地捕捉光伏发电系统的输出功率的概率分布。灰色关联系数法是一种常用的时间序列预测方法，可以用于寻找待预测日的相似日。遗传算法是一种常用的优化算法，可以用于对RBM算法的参数进行优化。 该模型的应用可以有效缓解电网调度和能量管理方面的挑战，提高电网的安全性和稳定性。同时，该模型也可以为电网规划和设计提供科学的依据，提高电网的运行效率和经济性。 本文提出的基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布，提高预测模型的预测精度，为电网的安全调度和能量管理提供科学的依据。 关键词：光伏发电、概率预测、受限玻尔兹曼机、灰色关联系数法、遗传算法。 本文还介绍了光伏发电系统的特点和挑战，包括波动性、间歇性和随机性等特点，并讨论了当前光伏发电短期功率预测的挑战和难点。 此外，本文还讨论了基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测模型的应用前景和发展方向，包括电网规划和设计、电网运行和控制等方面的应用。 本文提出的基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测模型可以为电网的安全调度和能量管理提供科学的依据，提高电网的安全性和稳定性，并推动光伏发电技术的发展和应用。