RBF神经网络结合灰色系统模型的光伏功率预测

"本文介绍了一种结合灰色系统和RBF神经网络的光伏功率预测模型，旨在提高预测精度。首先，利用RBF神经网络基于非理想条件下的历史光伏出力数据进行预测，然后通过灰色系统模型利用相邻日数据对预测结果进行校正，以优化预测值。这种校正过程有助于减小单独使用RBF神经网络预测时可能出现的误差。文章还对比了其他几种光伏功率预测模型，如人工神经网络、支持向量机、时间序列模型和模糊系统模型，并指出基于相似日算法的预测模型在处理时间间隔较长的相似日样本时预测效果不佳。因此，提出的模型结合了相似日和相邻日的历史数据，提高了预测的准确性。实验结果证明了该方法的有效性，能提高光伏输出功率预测的准确性，对电力调度和电网稳定性具有重要意义。" 本文探讨了光伏发电并网对电网的影响，随着光伏并网渗透率的增加，准确预测光伏功率输出变得至关重要，以利于电力调度和电能规划。传统的预测模型，如人工神经网络、支持向量机、时间序列模型和模糊系统模型，各有优缺点。文中引用的先前研究展示了这些模型在不同情况下的表现，但都存在一定的预测误差或适用性问题。 本文提出了一种新的预测策略，利用RBF神经网络的强拟合能力预测光伏出力，然后通过灰色系统模型对预测结果进行校正。灰色系统模型利用相邻日数据，能更好地捕捉光伏功率的周期性和趋势变化。通过这种双重预测和校正机制，提高了预测的准确性，尤其对于时间间隔较长的相似日样本，能够显著降低预测误差。 RBF神经网络因其高效率和良好的全局优化性能而被选用，其结构包括输入层、隐藏层（采用高斯函数作为激活函数）和输出层。隐藏层的神经元数量是预先设定的，可以根据数据集的特性进行调整，以达到最佳预测效果。 实验证明，这种结合RBF神经网络和灰色系统模型的方法在光伏功率预测上表现出色，能够有效提高预测精度，从而有助于电力部门更准确地进行电力调度，降低光伏并网对电网稳定性的潜在影响。