基于CDA-BP的微电网短期光伏发电功率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于CDA‑BP的微电网短期光伏发电功率预测方法，属于光伏发电技术领域。光伏发电功率的随机性和波动性使得光伏功率预测难以达到理想的精度，而提高预测精度是微电网进行负荷最优分配的前提。因此本发明提出了一种基于混沌蜻蜓算法优化BP神经网络(CDA‑BP神经网络)的微电网短期光伏功率预测方法。基于太阳辐照变化率和温度变化率对光伏输出功率的影响，利用混沌蜻蜓算法(CDA)优化BP神经网络模型的连接权重系数和阈值，得到最优光伏发电功率预测模型。CDA采用混沌搜索防止算法陷入局部最优，并使用自适应惯性加权因子提高收敛速度。本发明对于微电网短期光伏发电有很好的预测精度。