基于回声状态网的光伏发电量预测  

Photovoltaic power generation forecasting based on echo state network

作　　者：姚显双 伦淑娴[2] 

机构地区：[1]渤海大学工学院,辽宁锦州121013 [2]渤海大学新能源学院,辽宁锦州121013

出　　处：《电子设计工程》2015年第22期84-85,88,共3页Electronic Design Engineering

基　　金：教育部"新世纪优秀人才支持计划"项目(NCET-11-1005);2011年辽宁省第一批次科学计划项目(2011402001);辽宁省自然科学基金项目(2014020143);辽宁省百千万人才工程项目(2012921061)

摘　　要：对光伏发电系统的发电特性及影响发电的因素进行分析,建立了基于回声状态网的光伏发电量预测模型。该模型利用回声状态网的简单而独特的学习方法,将光伏发电系统的历史数据(如发电量、光照强度、温度)作为模型的学习样本,对网络模型进行学习,并利用学习稳定的模型对发电量进行预测。仿真实验表明,该预测方法能得到较高的预测精度。For the photovoltaic power generation system, analyzing the characteristics and factors of power generation, the photovoltaic power generation forecasting model is established based on echo state network. Using the historical data of the photovoltaic power generation system （such as electricity, light intensity, temperature） as learning samples, the model utilizes the simple and unique learning method of echo state network to learn network, and the stabile model is used to forecast the power generation. Simulation experiments show that the forecasting method can get higher prediction precision.

关 键 词：光伏发电量 预测 回声状态网 历史数据 

分 类 号：TN302[电子电信—物理电子学]