【摘要】：提出一種綜合使用前向選擇(forward selection,FS)和K-means聚類以及徑向基函數(shù)(radical basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法。模型以每小時(shí)的氣象因素作為輸入量,首先采用前向選擇法對(duì)原始多維輸入量進(jìn)行約減,在降低維數(shù)的基礎(chǔ)上減小各個(gè)變量間的耦合現(xiàn)象。再通過K-means聚類方法對(duì)樣本進(jìn)行聚類,繼而對(duì)各類數(shù)據(jù)建立不同的RBF預(yù)測(cè)模型,避免單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,該文使用的模型輸入變量更少,預(yù)測(cè)精度更高。
[Abstract]:A novel photovoltaic power prediction method based on forward selection (forward selection,FS), K-means clustering and radial basis function (radical basis function,RBF) neural network is proposed. Firstly, the forward selection method is used to reduce the original multidimensional input, and the coupling phenomenon among the variables is reduced on the basis of reducing the dimension. Then the samples are clustered by K-means clustering method, and then different RBF prediction models are established to avoid the over-fitting problem of single neural network. The experimental results show that, compared with the traditional neural network prediction model, the input variables of the model used in this paper are less and the prediction accuracy is higher than that of the traditional neural network prediction model.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61374122) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展(973)計(jì)劃(2009CB219700) 天津市自然科學(xué)基金(13JCZDJC27000) 天津市太陽(yáng)能光電建筑應(yīng)用示范(2011E1-002)
【分類號(hào)】：TM615;TP311.13

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本文編號(hào)：2456380