基于多种神经网络组合算法的光伏电站发电量短期预测模型的构建方法

摘要

基于多种神经网络组合算法的光伏电站发电量短期预测模型的构建方法，属于光伏发电与并网技术、太阳能光伏发电量预报领域。解决了现有构建的光伏电站发电量预测模型所选用的算法单一，通用于不同天气的适用性差，容易陷入局部最优，进而导致预测模型测量误差较大的问题。该构建方法的具体过程为：首先采用4种不同的神经网络算法分别构建神经网络预测子模型，其次将天气信息筛选分类，分析在不同气象条件下各个神经网络预测子模型的适用性，根据适用性给出组合模型中的各子模型的权重参数模值，进而通过权重参数的设定使组合神经网络预测模型适用于各种不同天气条件，完成对光伏发电量短期预测模型的构建。它主要应用在光伏发电站并网短期预测。