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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>電力論文網(wǎng)>計及光伏電站功率預(yù)測的電力系統(tǒng)優(yōu)化分析

      計及光伏電站功率預(yù)測的電力系統(tǒng)優(yōu)化分析

      2018-03-01 | rar | 0.58 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　光伏功率預(yù)測多采用問接預(yù)測法，由預(yù)測太陽輻照度數(shù)值結(jié)合光轉(zhuǎn)電模型來預(yù)測光伏出力。為了解決傳統(tǒng)BP算法在短期太陽輻照度預(yù)測中易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的問題，引入了自適應(yīng)調(diào)節(jié)學習率和陡度因子建立太陽輻照度預(yù)測模型。在雙極性Sigmoid函數(shù)中加入陡度因子以提高BP算法的收斂速度，為了便于數(shù)據(jù)處理將輸入數(shù)據(jù)歸一在［-1，11，同時引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)學習率以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，提高收斂性能。為了研究含光伏電站的電力系統(tǒng)優(yōu)化問題，建立了系統(tǒng)日綜合成本最小和日廢氣排放量最少的雙目標優(yōu)化模型，并采用雙目標細菌群體趨藥性算法進行優(yōu)化。算例證明：改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能有效地提高預(yù)測精度，增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力，具有較好的實用性；預(yù)測光伏出力能夠統(tǒng)籌安排機組出力，合理消納光伏資源。

      計及光伏電站功率預(yù)測的電力系統(tǒng)優(yōu)化分析

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