GM-RBF神经网络在光伏发电功率预测中的应用

"本文提出了一种基于灰色预测算法（GM）和径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的光伏发电功率预测模型，旨在提高预测精度。该模型结合了灰色预测算法对少量历史数据的有效处理和RBF神经网络的自学习能力，以解决光伏发电功率预测中的不确定性问题。在MATLAB平台上，使用南昌地区的实际天气条件下的光伏发电历史数据，模型的预测误差在不同天气条件下进行了验证，证明了GM-RBF神经网络预测模型的预测精度优于单独的灰色预测和RBF神经网络预测。" 文章详细介绍了光伏发电功率预测的重要性，因为光伏发电的输出受多种因素影响，如光照强度、温度和湿度，这可能导致输出功率的不稳定性，从而影响电网的安全运行。因此，准确的光伏发电功率预测对于优化电网调度和保障供电稳定性至关重要。 现有的预测模型包括灰色预测和神经网络预测。灰色预测模型虽然需要的历史数据量小，但预测精度有限；而神经网络模型，特别是RBF神经网络，通过大量训练可以提高预测精度，但存在预测速度慢和陷入局部最优的问题。针对这些局限性，文章提出了一种新的GM-RBF神经网络模型，该模型利用灰色预测的简捷性和RBF神经网络的高效学习能力，旨在提高预测精度。 在实际应用中，该模型在南昌地区不同天气条件下的夏季和冬季进行了测试。实验结果表明，GM-RBF神经网络模型在所有天气条件下的预测误差都相对较低，且总体上优于灰色预测和纯RBF神经网络预测。这证明了提出的模型在应对光伏发电功率预测中的复杂性和不确定性方面的优势。 这项工作为光伏发电功率预测提供了一个有效的工具，有助于提升电力系统的稳定性和效率。同时，这也为未来研究如何进一步优化预测模型，比如集成其他预测技术或者改进现有算法，提供了参考。