一种基于改进的IHCMAC神经网络的光伏发电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的IHCMAC神经网络的光伏发电功率预测方法，在定量分析气象主要参数与光伏发电输出功率相关性的基础上，采用改进的IHCMAC神经网络作为短期光伏发电功率预测模型。采用动态模糊K均值(K‑MEANS)聚类算法，确定神经网络节点和确定节点数目；利用实时采集的现场气象参数、光伏发电等数据，作为预测模型的学习样本和验证样本。该方法采用动态模糊K均值聚类算法合理改进的IHCMAC神经网络，能有效确定和减少神经网络的节点数目，缩短参数学习时间，提高学习精度。