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| 基于特征提取的FA-BP短期光伏发电预测 |
| 韩璐宋海亮宋佳刘太豪 |
| 西南石油大学电气信息学院 |
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摘要 为解决光伏发电受详细、复杂的天气数据所影响的问题,提出一种基于特征提取的萤火虫算法（FA）优化误差回传神经网络（BP神经网络）的FA-BP短期光伏发电预测模型。为提高收敛速度利用主成分分析法（PCA）对光伏发电历史数据以及历史天气数据进行降维与去噪,选取影响光伏发电的主要成分并构建PCA-BP预测模型。并利用FA对PCA-BP预测模型进行阈值和权值的优化,进而构建PCA-FA-BP的光伏发电预测模型。再将提出的PCA-FA-BP预测模型与BP神经网络预测模型、PCA-BP预测模型以及单一的FA-BP预测模型进行光伏发电预测效果对比与分析,通过仿真结果表明:PCA-FA-BP预测模型拥有更佳的训练效果以及预测精度。
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| 关键词 ：
特征提取,
主成分分析（PCA）,
萤火虫算法（FA）,
BP神经网络,
短期光伏发电功率预测,
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目（51607151）；
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