回声状态网络优化的光伏发电功率预测模型

"该文提出了一种基于改进模块化神经网络(MNN)的光伏发电功率预测模型，通过引入回声状态网络(ESN)替换原始MNN中的训练子模块，以提高预测精度。针对光伏发电的不确定性，该方法首先根据季节输入历史数据，然后利用任务分解模块将数据划分为不同天气类型的子数据，并结合预测日及前一日的平均温度作为子模型的输入。接着，采用回声状态网络作为预测子模型，对这些输入样本进行训练和发电功率预测。最终，通过整合输出模块得出预测结果。实验结果显示，这种方法相比于其他选定的方法，预测精度提高了28%以上，对于改善电力系统的稳定性和减少频率波动有显著作用。" 文章探讨了光伏发电功率预测的重要性和挑战，由于光伏发电的输出受到太阳辐射强度和气象条件的影响，其功率具有不确定性，这可能导致电力系统频率波动和稳定性问题。为了应对这些问题，作者提出了一个改进的MNN预测模型。传统的MNN由多个独立训练的子模块组成，而本文的创新之处在于使用回声状态网络替代这些子模块。回声状态网络是一种特殊的递归神经网络，具有强大的非线性建模能力和记忆功能，适合处理时间序列预测任务。 回声状态网络在预测过程中，能够学习并保留输入序列的长期依赖关系，从而更准确地预测光伏发电功率。通过将数据按照天气类型细分并结合温度信息，模型能更好地捕捉不同天气条件下的光伏输出特性。实验部分比较了改进后的MNN-ESN模型与其他方法，如文献[7]的相似日与极端学习机(ELM)结合方法，以及文献[8]的经验模式分解(EMD)与ELM结合方法，证明了新模型的优越性。 总结来说，这篇论文介绍的改进MNN-ESN模型为光伏发电功率预测提供了一个有效的工具，有助于电力系统进行实时调度，确保电网的稳定运行。这种方法的高预测精度对于优化电力系统的运行策略和提升能源效率具有实际应用价值，特别是在清洁能源日益重要的今天，对于电力系统管理和规划具有深远意义。