粒子群优化的极限学习机在光伏发电预测中的应用与比较

"这篇文章探讨了在光伏发电预测中应用极限学习机(ELM)技术，并通过粒子群优化(PSO)算法进行改进。作者对比了改进后的ELM模型与传统的BP神经网络预测模型的性能，旨在提高太阳能功率预测的准确性，这对于微电网和智能电网的能量管理至关重要。" 极限学习机(ELM)是一种快速且有效的机器学习算法，常用于复杂系统的建模和预测。在光伏发电预测中，ELM能够处理非线性和动态特性，提供精确的短期和长期功率输出预测。然而，ELM的初始权重和偏置的设置对其性能有很大影响。为优化这些参数，文章采用了粒子群优化(PSO)算法，这是一种全局优化方法，能够搜索权重和偏置的最佳组合，从而提高预测精度。 粒子群优化(PSO)算法是受到鸟群飞行行为启发的一种优化算法，它通过迭代过程寻找问题的最优解。在本文中，PSO被用来更新ELM的隐藏层权重，这有助于找到最佳的网络结构，进而提升预测模型的性能。同时，结合了比例积分(PI)控制器的增量电导(IC)最大功率点跟踪(MPPT)技术，该技术用于确保光伏系统在不同光照和温度条件下获取最大功率输出。 光伏发电的不稳定性给微电网和智能电网的稳定运行带来挑战，因此，准确的光伏发电预测对于电力系统的调度和储能系统的管理至关重要。通过与传统的反向传播(BP)神经网络预测模型的比较，ELM-PSO模型展示出更好的预测效果，减少了预测误差，提高了系统的可靠性。 此外，文章还指出，由于化石燃料的消耗和环境问题，全球对可再生能源，特别是太阳能和风能的需求日益增长。然而，这些可再生能源的间歇性和不确定性给电网的集成带来了挑战。因此，开发和应用高效的预测方法，如ELM-PSO模型，对于确保可再生能源的顺利并网和有效利用具有重要意义。 这篇论文提出了一种基于粒子群优化的极限学习机模型，用于改善光伏发电预测的准确性。这一方法有望在实际电力系统中得到应用，促进清洁能源的高效利用，降低对传统能源的依赖，同时有助于应对全球气候变化带来的挑战。