论文摘要
光伏发电功率对光伏发电的可靠性起着决定性作用。针对Elman神经网络收敛速度慢、训练时间较长的问题,利用果蝇算法（FOA）来优化Elman神经网络的权值和阈值,从而提高运行效率。建立了基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,并给出了算法设计及编码方案。仿真实验结果表明,FOA-Elman模型预测精度比传统Elman神经网络模型预测精度高,更适合于光伏发电功率预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李芸,李萍,麻利新
关键词: 光伏发电,功率预测,果蝇算法,神经网络,预测精度
来源: 电工电气 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 宁夏大学物理与电子电气工程学院
基金: 宁夏自然科学基金项目(2019AAC03073)
分类号: TM615
页码: 1-4+49
总页数: 5
文件大小: 858K
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