基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型

摘要：随着人们对可再生能源的依赖程度日益增加，光伏发电成为可持续能源领域的重要组成部分。为了提高光伏发电系统的效率和稳定性，预测发电功率成为了一个关键问题。本文提出了一种基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型，该模型综合了遗传算法和模糊径向基神经网络的优点，克服了传统功率预测方法在光伏发电中的一些问题。通过对实际采集的光伏发电数据进行实验验证，结果表明这种模型具有较高的预测准确性和稳定性，可为光伏发电系统的运行和管理提供参考。

关键词：光伏发电，功率预测，遗传算法，模糊径向基神经网络

1.引言

随着全球能源危机和环境保护意识的提高，可再生能源逐渐成为人们关注的焦点。光伏发电作为一种重要的可再生能源技术，具有广阔的发展前景。然而，光伏发电系统的功率预测仍然是一个具有挑战性的问题。准确地预测光伏发电功率可以帮助系统运维和管理人员做出合理的调度决策，提高系统的效率和稳定性。

2.相关工作

传统的光伏发电功率预测方法包括统计学方法、人工神经网络方法和模糊逻辑方法等。然而，这些方法在处理非线性、非稳定、非凸性等光伏发电特性时存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型。

3.遗传算法-模糊径向基神经网络模型

遗传算法被应用于模型参数的优化过程，以提高模型的预测能力。通过设置适当的遗传算法参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，可以在多个模型参数空间中搜索最优解。然后，将遗传算法得到的最优参数输入到模糊径向基神经网络中进行训练和预测。

模糊径向基神经网络是一种结合了模糊逻辑和径向基神经网络的方法。模糊逻辑用于处理光伏发电系统的模糊规则，径向基神经网络用于预测输出值。通过训练和学习，模糊径向基神经网络可以自适应地调整其模糊规则和神经网络权值，从而提高预测准确性。

4.实验与结果分析

本文选取了某光伏发电站的实际数据作为实验对象，将数据分为训练集和测试集。首先，通过遗传算法搜索得到模糊径向基神经网络模型的最优参数。然后，将训练集输入到模型中进行训练，得到模型的权值和模糊规则。最后，将测试集输入到模型中进行预测，并与实际值进行对比。

实验结果表明，基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型具有较高的预测准确性和稳定性。与传统方法相比，该模型能够更好地处理光伏发电特性的非线性和非稳定性。因此，该模型可以为光伏发电系统的运行和管理提供较好的参考依据。

5.总结与展望

本文提出了一种基于遗传算法-模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型。该模型综合了遗传算法和模糊径向基神经网络的优点，克服了传统方法在处理光伏发电特性时的一些问题。通过实验验证，结果表明该模型具有较高的预测准确性和稳定性。未来的研究可以进一步优化模型的参数和结构，提高预测的精度和可靠性本研究通过遗传算法-模糊径向基神经网络模型对光伏发电功率进行预测，并进行了实验验证。实验结果表明，该模型具有较高的预测准确性和稳定性，能够更好地处理光伏发电特性的非线性和非稳定