基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏功率預(yù)測研究

基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏功率預(yù)測研究

摘要：隨著對可再生能源需求的持續(xù)增長，光伏發(fā)電已成為解決能源危機和環(huán)境問題的重要手段之一。然而，由于光伏發(fā)電受多個因素的影響，如天氣、季節(jié)、時間等，其短期功率預(yù)測具有一定的難度。本文基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對短期光伏功率進行預(yù)測，通過對實際數(shù)據(jù)的分析，驗證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電，短期功率預(yù)測，IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一、引言

隨著全球?qū)稍偕茉吹牟粩嘧非蠛烷_發(fā)利用，光伏發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源形式，已逐漸發(fā)展成為解決能源危機和環(huán)境問題的重要手段之一[1]。然而，由于光伏發(fā)電受多個因素的影響，如天氣、季節(jié)、時間等，其功率輸出存在一定的波動性和不確定性，對光伏發(fā)電功率進行準確預(yù)測具有一定的挑戰(zhàn)性。

目前，短期光伏功率預(yù)測已成為光伏發(fā)電研究的熱點之一。傳統(tǒng)的預(yù)測方法主要基于統(tǒng)計模型和數(shù)學模型，如時間序列分析、回歸分析等。然而，這些方法往往需要大量的歷史數(shù)據(jù)和復雜的計算，無法考慮到多個因素綜合影響的復雜性。因此，基于人工智能的方法逐漸成為解決光伏功率預(yù)測問題的有效手段之一。

二、IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合了改進人工魚群算法(IABC)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過學習樣本數(shù)據(jù)進行訓練，能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射。而IABC是一種模擬魚群覓食行為的優(yōu)化算法，通過模擬魚群的覓食、聚群和遷徙過程，實現(xiàn)尋找最優(yōu)解的目標。

IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過將IABC的優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部極小值問題，提高了預(yù)測模型的精度和魯棒性。

三、方法介紹

1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

本研究選擇某光伏電站的歷史發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為研究對象，并通過現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備采集連續(xù)一周的功率輸出數(shù)據(jù)。為了提高預(yù)測精度，我們對數(shù)據(jù)進行了去噪、平滑和歸一化處理。

2.IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

首先，設(shè)置IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)、隱藏層節(jié)點數(shù)和輸出層節(jié)點數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗法則選擇合適的節(jié)點數(shù)目。然后，利用IABC算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，通過迭代更新參數(shù)來尋找最優(yōu)解。

3.模型訓練和測試

將歷史數(shù)據(jù)按照一定的比例劃分為訓練集和測試集，利用訓練集對IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，通過反向傳播算法調(diào)整模型參數(shù)。然后，將測試集輸入到訓練好的模型中，得到光伏功率的預(yù)測結(jié)果。

四、實驗結(jié)果與分析

通過對某光伏電站連續(xù)一周的實際發(fā)電功率數(shù)據(jù)進行實驗，對比了IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和統(tǒng)計模型的預(yù)測效果。實驗結(jié)果表明，基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期功率預(yù)測模型在準確性和穩(wěn)定性方面明顯優(yōu)于其他方法。

五、結(jié)論與展望

本文基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對短期光伏功率進行了預(yù)測，并通過實驗驗證了該方法的有效性。將來可以進一步拓展該方法在長期功率預(yù)測、功率波動性分析等方面的應(yīng)用，提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率和可靠性。

本研究通過對光伏數(shù)據(jù)進行去噪、平滑和歸一化處理，并利用IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行短期光伏功率預(yù)測。實驗結(jié)果表明，基于IABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型在準確性和穩(wěn)定性方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和統(tǒng)計模型。該