基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型

基于遺傳算法—模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型

摘要：隨著人們對(duì)可再生能源的依賴程度日益增加，光伏發(fā)電成為可持續(xù)能源領(lǐng)域的重要組成部分。為了提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性，預(yù)測(cè)發(fā)電功率成為了一個(gè)關(guān)鍵問題。本文提出了一種基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型，該模型綜合了遺傳算法和模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，克服了傳統(tǒng)功率預(yù)測(cè)方法在光伏發(fā)電中的一些問題。通過對(duì)實(shí)際采集的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明這種模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可為光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行和管理提供參考。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電，功率預(yù)測(cè)，遺傳算法，模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.引言

隨著全球能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的提高，可再生能源逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。光伏發(fā)電作為一種重要的可再生能源技術(shù)，具有廣闊的發(fā)展前景。然而，光伏發(fā)電系統(tǒng)的功率預(yù)測(cè)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率可以幫助系統(tǒng)運(yùn)維和管理人員做出合理的調(diào)度決策，提高系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

2.相關(guān)工作

傳統(tǒng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法包括統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊邏輯方法等。然而，這些方法在處理非線性、非穩(wěn)定、非凸性等光伏發(fā)電特性時(shí)存在一定的局限性。因此，本文提出了一種基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。

3.遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

遺傳算法被應(yīng)用于模型參數(shù)的優(yōu)化過程，以提高模型的預(yù)測(cè)能力。通過設(shè)置適當(dāng)?shù)倪z傳算法參數(shù)，如種群大小、交叉概率和變異概率等，可以在多個(gè)模型參數(shù)空間中搜索最優(yōu)解。然后，將遺傳算法得到的最優(yōu)參數(shù)輸入到模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。

模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合了模糊邏輯和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。模糊邏輯用于處理光伏發(fā)電系統(tǒng)的模糊規(guī)則，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)輸出值。通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地調(diào)整其模糊規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，從而提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文選取了某光伏發(fā)電站的實(shí)際數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。首先，通過遺傳算法搜索得到模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最優(yōu)參數(shù)。然后，將訓(xùn)練集輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型的權(quán)值和模糊規(guī)則。最后，將測(cè)試集輸入到模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)方法相比，該模型能夠更好地處理光伏發(fā)電特性的非線性和非穩(wěn)定性。因此，該模型可以為光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行和管理提供較好的參考依據(jù)。

5.總結(jié)與展望

本文提出了一種基于遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。該模型綜合了遺傳算法和模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，克服了傳統(tǒng)方法在處理光伏發(fā)電特性時(shí)的一些問題。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明該模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高預(yù)測(cè)的精度和可靠性本研究通過遺傳算法-模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠更好地處理光伏發(fā)電特性的非線性和非穩(wěn)定