本发明提供了一种基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的
光伏功率区间预测方法,属于新能源发电预测技术领域。首先在区间预测的目标框架下,采用IPSO算法来训练BP神经网络模型直接估计区间上下限及中间值,并提出一种适合区间预测新型点预测评价损失函数;其次,将BP神经网络输出值的中间值y
m融入预测区间中,提出一种改进比例系数法的光伏功率区间预测方法,可以明显减小由负荷变化带来的区间波动,并构建了一种新的综合评价系数(PICEI),并通过粒子群算法优化比例系数获得了高质量预测区间;最后通过仿真验证了该方法的准确性与有效性。本发明将预测结果以置信区间的形式给出,能够提供较准确的光伏功率预测结果及其变化范围,具有实际意义。
声明:
“基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的光伏功率区间预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)