[发明专利]一种基于多簇ESN神经网络的光伏发电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多簇ESN神经网络的光伏发电功率预测方法，属于光伏发电领域。首先，构建多簇ESN神经网络，采用一种改进的ESN网络，即多簇ESN网络；其次，建立多簇ESN神经网络预测模型，通过在建立预测模型时在输入层加入相应的历史24步滞后信息，分析了24步滞后信息对预测模型精度的影响；最后，评估多簇ESN神经网络预测性能。并分别对预测结果进行定量分析和定性分析，用于保证光伏发电系统的可靠高效运行及电网的安全调度。

主权项

1.一种基于多簇ESN神经网络的光伏发电功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建多簇ESN神经网络；S2:对构建的多簇ESN神经网络各参数进行初始化；S3：考虑影响因素，建立多簇ESN预测模型；S4：调用样本信息，对初始化后的多簇ESN神经网络进行训练；S5：调用测试样本对网络进行测试；S6：对于测试阶段得到的输出结果，进行分析评估。