基于GRNN神经网络的光伏发电预测方法

摘要

基于GRNN神经网络的光伏发电预测方法，涉及一种基于广义回归(GRNN)神经网络光伏发电预测方法。所述方法首先考虑节气、天气、日照的因素，建立光伏曲线模式，提出基于广义回归神经网络光伏发电预测模型，并进行求解算法设计。本发明具有以下优点：GRNN网络的训练过程中不需要误差反向计算来修正权值，而只需要改变平滑参数σ来调节传递函数，减少了训练时间，加快网络学习速度；GRNN神经网络预测模型非线性映射能力强，逼近性能好，具有较强鲁棒性，适用于处理不稳定数据；GRNN神经网络的光伏发电预测技术，明显提高了预测精度；预测结果可为电网光电调度提供决策信息，对保证电网安全运行具有重要意义。