[发明专利]一种基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测方法有效
申请号: | 201811072221.4 | 申请日: | 2018-09-14 |
公开(公告)号: | CN109165792B | 公开(公告)日: | 2021-09-21 |
发明(设计)人: | 迟福建;葛磊蛟;何平;刘聪;李桂鑫;王哲;张章;张剑;徐晶;羡一鸣 | 申请(专利权)人: | 国网天津市电力公司;国家电网有限公司;天津大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人: | 王雨晴 |
地址: | 300010*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于SOA‑WNN的光伏短期输出功率预测方法,其技术特点在于:包括以下步骤:步骤1、构建基于皮尔森相似系数的相似日选取原则,确定小波神经网络的拓扑结构;步骤2、采用人群搜索算法以输出误差最小为适应度函数对小波神经网络的权值及小波基函数中的参数进行优化;步骤3、基于步骤2的小波神经网络参数优化,将相似日数据样本带入小波神经网络中进行建模,得到光伏短期输出功率预测值。本发明将小波分析与BP神经网络进行融合,可以改善原有算法的固有缺陷,并利用人群搜索法在速度及全局搜索上的优势对小波神经网络进行改进。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 soa wnn 短期 输出功率 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于SOA‑WNN的光伏短期输出功率预测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、构建基于皮尔森相似系数的相似日选取原则,确定小波神经网络的拓扑结构;步骤2、采用人群搜索算法以输出误差最小为适应度函数对小波神经网络的权值及小波基函数中的参数进行优化;步骤3、基于步骤2的小波神经网络参数优化,将相似日数据样本带入小波神经网络中进行建模,得到光伏短期输出功率预测值。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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