一种基于GA-RBM的分布式光伏发电量短期预测方法

摘要

本发明属于光伏发电量预测技术领域，具体涉及一种基于GA‑RBM的分布式光伏发电量短期预测方法；它包括：使用归一化方法对原始数据预处理，将奇异数据删除；在原始数据归一化后，对预测模型的输出值进行反归一化；计算RBM能量模型；依据能量函数计算矢量(v，h)的联合概率分布P(v，h)；计算第j个隐藏层单元的激活状态概率值；计算从隐藏层神经元到可见层神经元的概率值；选择浮点数编码优化RBM参数；选择RBM模型的个体适应度函数；GA‑RBM预测模型参数，利用遗传算法，通过选择交叉变异进行优化，使参数θ达到最优；进行RBM训练，求出最优结果；本发明通过皮尔森相似度分析法选择影响发电量的环境因素，利用GA对RBM模型参数优化，精确预测光伏电站的短期功率。