基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测

基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义。文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型。首先在选取相似日上，提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法，选出与待预测日相似度更高的相似日。其次，利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型。最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较，结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高。

标题：
基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
Photovoltaic power prediction based on Elman neural network with improved cuckoo algorithm

作者：
赵俊浩，吴杰康，张文杰，金锋，叶辉良，任德江
ZHAO Junhao, WU Jiekang, ZHANG Wenjie, JIN Feng, YE Huiliang, REN Dejiang

关键词：
光伏发电预测;天气相似度;相似日;改进布谷鸟算法;Elman神经网络
photovoltaic power prediction;weather similarity;similar days;improved cuckoo algorithm;Elman neural network

2025-1-23 20:08 上传 基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测.pdf

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