光伏发电系统的RBF神经网络预测研究
RBF网络的建立以及其在预测控制的应用
RBF 网络的建立以及其在预测控制的应用动103 杨一航 10101380摘要 本次论文主要描述了RBF 神经网络，与BP 网络相似但又有区别，简单介绍BP 网络，着重介绍了RBF 神经网络原理，并进行matlab 编程，建立并检测RBF 网络的性能。
最后描述了RBF 网络在存在时滞比较大的控制系统中进行预测控制的应用。
关键字：RBF 神经网络 matlab 编程 预测控制0引论神经网络的结构类型很多，大致可以分为前向网络和反馈网络。
其中最常用的两种是BP 神经网络和RBF 神经网络，另外还有基于这两种网络的多种改进模型[1]。
RBF 神经网络可以根据具体问题确定相应的网络拓扑结构，具有自学习、自组织、自适应功能，它对非线性连续函数具有一致逼近性，学习速度快，可以进行大范围的数据融合，可以并行高速地处理数据。
RBF 神经网络的优良特性使得其显示出比BP 神经网络更强的生命力，正在越来越多的领域内替代BP 神经网络。
1 BP 网络介绍BP 神经网络（即Back-Propagation 网络)是当前应用最广泛的一种人工神经网络。
它的结构比较简单，工作状态稳定，硬件容易实现。
BP 网络是一种反向传递并修正误差的多层映射网络，通常由输入层，中间隐含层，输出层三层神经元组成，一般可用LMS 法实现误差后向传播学习方法[2]。
BP 网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
2 RBF 神经网络2.1 RBF 网络原理RBF 神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function ）。
径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型[3]。
基于RBF神经网络的负荷预测研究综述
廖 小红 于辉 （ １ ． 广东 科 技学 院 计算 机系 ； ２ ． 广东 电 网 东 莞 供电 局）
摘要 ： 负荷 预 测 是 实 现 电力 系统 优 化 运 行 的基 础 ， 对于 电力 系统 ，Ｘ ． Ｎ ） ， １ ≤ｉ ≤Ｎ ； Ｙ ＝（ Ｙ １ ， Ｙ ２ ， …， ｙ Ｎ ） ， 为期望输 出； Ｎ 为 训 的安 全 性 、 可 靠 性 和 经 济 性 都 有着 显 著 的 影 响。 Ｒ Ｂ Ｆ是 一 种 三 层 前 练 样本 个数 。 当神 经 网络输 入 为 Ｘ ． 时， 隐含层 第 节点 的
了展 望 。
输 出如 式（ １ ） 所 示１ ４ ］ 。
Ｇ（ Ｘ ｉ ， Ｃ ． ， １ ３ ＂ 。 ） ＝ ｅ ｘ ｐ ｆ ＼ —Ｌ 上 ２ 上Ｌ Ｌ ｌ ｏ ｊ 』
『 ＿ｌ Ｊ Ｘ— Ｃ ｌ ｌ ＼
（ １ ）
关 键词 ： 负 荷预 测
Ｒ Ｂ Ｆ 神经网络
电力 系统
Байду номын сангаас０ 引言
式中， Ｃ ＿ ＝ （ Ｃ ｊ １ ， Ｃ ｊ ２ ， …， Ｃ ｊ ） ， 为第 ｊ 个隐 含层 高 斯 函数 的 中心 ； ｏ； 为第 ｉ 个 隐含层 高斯 函数 的宽 度。
负荷预 测 是 实现 电力 系统 优 化运 行 的基 础 ， 对于 电力 对 于 全 体 输 入 学 习样 本 ， Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的输 出如 式 系统 的安 全性 、 可 靠性 和 经济 性都 有着 显著 影 Ⅱ 向 。 负荷预 （ ２） 所 示。 Ｍ 测是 指从 已知 的经 济 、社 会 发展 和 电力 系统 需 求 出发 ， 考 Ｙ ＝ Ｇ（ Ｘ， Ｃ ， ｏｉ ） Ｗ． ＋ ｅ （ ２ ） 意政 治 、 经济 、 气 候 等相 关 因素 ， 通 过 对历史 数 据 的分析 和 ｊ ＝ 。 一ｌ 。 研究 ， 探 索 事物 之 间 的内在 联 系和 发展 规 律 ， 以 未来 经济 式中， Ｗ； 为第 ｉ 个 隐层 节 点 与输 出层 之间 的 网络连 接 和社 会发 展 情 况 的预 测 结 果 为依 据 ， 对 未来 的 电力 需 求做 权， Ｍ 为 隐含 层 节点 数 ， ｅ为 拟合误 差。 出估计 和预 测川 。 相 关研 究 工作 已在 国 内广泛 开展 ， 其 研 究 ２ 基 于 ＲＢ Ｆ负 荷预 测相 关研 究 成果 已经广 泛应 用 到 电力 系统 实 际运行 维 护 当 中 ， 并 取得 文献 【 ４ 】 通 过建 立径 向基 （ Ｒ Ｂ Ｆ ） 神 经 网络和 自适 应神 经 了 良好 的经济 效益 。 网络 模糊 系统 （ ＡＮ Ｆ Ｉ ｓ ） ） ｆ Ｂ 结 合 的短期 负 荷预 测 模 型来 应 对 负荷 预 测 的 方法主 要 分为 两 大类 ， 分别 是 基于 参 数模 实时 电价 对短期 负荷 的影 响 。由于 固定 电价 时代 的预 测 方 型 预 测法和 基 于 非参数 模型 预 测 方法。 基 于参 数模 型 的预 法在 电价 敏感 环境 下 效 果不理 想 ， 文章 根据 近 期 实时 电价 测 方法主 要 有单 耗 法、 负荷 密度 法 、 电力 弹 性 系数 法、 回 归 的 变化应 用 ＡＮ ｎ ｓ系 统 对 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的 负荷 预 测结 果 模 型预 测 法 、 趋势 外 推预 测 法、 时 间序列 预 测法 等 ； 基 于 非 进行修 正 ， 提高预 测效 果。 参 数 模 型 预 测 方 法主 要 有 专 家 系统 法 、 模糊预测法、 灰 色 文献【 ５ 】 研 究 了基于 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的多变量 系统建模 。 预 测 法、 人 工神 经 网络预 测 法、 小 波 分析 预 测 法等 。 文章将 正 规化 正 交最 小 二乘算 法 引入 多输 入 多输 出 系统 ， Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络具 有 良好 的函数 逼近 功 能 ， 在 函数 回 归 进行相 关研 究 ，建 立 了基 于 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的 多变 量 系统 上 表 现 出较 好 的性 能 ， 已被 广泛 应 用到人 工 智 能领 域 。在 的模型 。对 电厂单元 机组 负荷 系统 进行建 模仿 真研 究 的结 负 荷预 测 方面 ， Ｒ Ｂ Ｆ也 得 到 了广泛 的应 用。 本 文 的主 要工 果表 明 ， 用 该 方法 建 立 的多变 量热 工 系统 的 非线性 模 型是 作 是 整理 了主要 的基 于 Ｒ Ｂ Ｆ的 电力 负荷 研 究 内容 ，对存 有效 的 ， 具 有较 高 的辨识精 度和 较好 的泛 化 能力。 在 的问题进 行 了分析 ， 并 对 未来 的发展 进行 了展 望 。 文献 【 ６ 】 提 出了一种 基于 交 替梯 度 算法 的 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 本文 接下 来 的 内容 安排 如 下 ，第 二章 介绍 了 Ｒ Ｂ Ｆ神 络， 并将 之 应用 到负 荷预 测领 域 ， 取得 较 好 的效 果 。 通过 使 经 网络 的基 本原理 ，第 三章 对基 于 Ｒ Ｂ Ｆ的 电力 负荷 研 究 用交替 梯 度 算法来 优 化 Ｒ Ｂ Ｆ输 出层权 值 和 中心 与偏 差 值 进 行 了综述 ， 最 后给 出了总结 。 来 得到 改进 的 Ｒ Ｂ Ｆ算 法。与传 统梯 度下 降 算法相 比， 改进 １ ＲＢ Ｆ神经 网络 基本 原理 的 ＲＢ Ｆ算 法具 有更 高 的预 测精 度和 更 快 的 收敛 速度 。模 ＲＢ Ｆ网络 的结 构 与多层 前 向 网络类似 ，如 图 １所 示 ， 型综合 考 虑 了气象 数据 、 日类 型等 影 响负荷 变化 的多种 因 它 由三层 组成 ： 第 一层 为输入 层 ， 第 二层 为 隐含层 ， 第 三层 素， 实验 结 果表 明改进 的 Ｒ Ｂ Ｆ网络 算法具 有更优 的性 能 。 为输 出层㈤ 。 文献【 ７ 】 将Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 络和 专 家 系统相 结 合 ， 在 深 入 研 究天 气和 特殊 事 件对 电力 负 荷 的影 响 的基 础上 ， 提出了
基于RBF神经网络的总产值预测模型研究
ｃ ＂ 的连接权 ， Ｒ Ｆ神 经 网络 用径 向基 函数作 为 隐单 元 的 “ ” Ｂ 基 构 其 中 Ｐ 是 隐层节 点／至输 出层节 点 ｋ 是 隐层 节点输 出值 ｐ． Ｉ 成 隐含层 空 间 ．当 Ｒ Ｆ的 中心 确定 以后 ， Ｂ 其映射 关 利用 Ｒ Ｆ神 经 网络逼 近非现 行 系统 ， Ｂ 所用 的非 系也就 确定 了 ， 隐含 层到输 出空 间 的映射是线 性 而 线性 函数 的形 式 对 网络性 能 的影 响并不 非 常重要 ． 的 ， 网络 的输 出 是隐单 元输 出 的权 值线性 相 加 ， 即
文献 标识码 ： Ａ
文章编号 ： ０ ０—１４ １０ ８ ０一（０ ６ ０ ０ ２ ０ ２ ０ ） ４— ０ ７— ２
产业 投 资研 究 一 直 受 到 人们 普 遍 的关 注 ．生 雷 ｃ ｑ一， 产总 值 与 投 资 分 配 之 间 存在 复杂 的 非线 性 关 系 ． 由于 已知数据 有 限 ， 利用传 统 的预测 方法存 在一 定 ｌ ｊｌ ， 的困难 ．神经 网络是一 个 数据驱 动 的方 法 ， 利用 获 ２ 得 的输 人输 出数据来 进行 分析 ， 而不 需要 了解模 型 的数学 关系 ．输入输 出之间 的关 系 、预测 结果 是通 过 网络 的 自学 习功 能建 立起来 的 ．因此 ， 神经 网络 图 １ ＲＢ Ｆ神 经 网 络 的 拓 扑 结 构 的建 模 比传 统 的建 模 方 法 简单 ．由于 神 经 网络 有 很 强 的 自学 习 、自适 应 能力 ，因此 可 以提 高预 测精 这 里 的权 值 是 网络 可调参数 ． 总体上看 ，隐含层 从 度 ．国 内已有学 者尝 试利 用 Ｂ Ｐ神经 网络 进行 经济 与输 出层 完 成 的任 务 是 不 同 的 ．因而 各 自的学 习 投 资预 测 ， 是 ， Ｐ神 经 网络 存在 训练 时 间长 、 但 Ｂ 收 算 法 也不 同 ．隐含 层采用 非线性 优化 策略 ，对映射 敛 速度 慢 、 且容 易 陷入局 部极值 的特点 …． 函数 的参数 进行调 整 ，相对学 习速 度慢一些 ；而输 为此 ， 本文 提 出将径 向基 函数 （ Ｂ ） Ｒ Ｆ 神经 网络 出层则 是应 用线性 优 化策 略 ，对线 性权 进行 调整 ， 的方 法 应用 于 产业 投 资 预测 ． 中先介 绍 Ｒ Ｆ神 由方 程直接 解 出或使用 Ｒ Ｓ方法 递推计 算 ， 文 Ｂ Ｌ 因而学 经 网络原 理 ，其 次介 绍 了正 交最 小二 乘学 习算 法 ， 习速度较快 ， 并避 免局 部极 小 问题 ． 最后 给 出 了一个 生产 总值 预 测仿 真试 验 ．结 果 表 输入层 、 隐层 、 出层 的节点数分别为 刀埘、， 输 、 ｓ有 明， 基于 正交最 小二乘 学 习算法 的 Ｒ Ｆ网络预测 模 尸组输入输 出样本 对 ， ） ， ，２ ．尸 ， Ｂ ，． ：１ … ． （ 型具有 良好 的预 测精度 ． ’ 别为 刀维 维 向量 ） 隐层 节点 的激活 函数是 ） 分 ， 维 高斯 函数 Ｉ ａ一 Ｈ Ｉ ） Ｘ １ Ｒ Ｆ神 经 网络 工作 原 理 Ｂ （ ＝ ｘ （一 ＿ ） ｅｐ ＿—：＿— ） ＝ ＿ ； ， Ｊ＝１２ … ， ，， 径 向基 函数 神 经 网络是 由 Ｍｏｎ ｙ和 Ｄ ｒｅ ｔ ｏｄ ａｋ ｎ 】 。 ｊ Ｉ Ｉ 是欧氏范数 ． 是 于２ ０世纪 ８ ０年代 末提 出的一种 具有单 隐层 的三 层 其中 ｃ是基函数的中心 ，１ ・Ｉ Ｂ 前馈 网络 ．隐节点 的激活 函数是 Ｒ Ｆ Ｂ ，它是一种 局 第 个 高斯 函数 的均方 差 或 宽度 ，决 定 Ｒ Ｆ的形 状 ．网络 的输 出可表 示 为 部分 布 的关于 中心 点对称 的非线 性 函数 ，通常采 用 ∑ Ｗ ： ＝１２ … ｓ ’ ，， ｋ 高斯 函数 ． Ｂ Ｒ Ｆ神 经 网络 的拓扑结构 如图 １ 所示 ．
RBF神经网络概述
RBF神经网络概述1 RBF神经网络的基本原理2 RBF神经网络的网络结构3 RBF神经网络的优点1 RBF神经网络的基本原理人工神经网络以其独特的信息处理能力在许多领域得到了成功的应用。
它不仅具有强大的非线性映射能力，而且具有自适应、自学习和容错性等，能够从大量的历史数据中进行聚类和学习，进而找到某些行为变化的规律。
径向基函数(RBF)神经网络是一种新颖有效的前馈式神经网络，它具有最佳逼近和全局最优的性能，同时训练方法快速易行，不存在局部最优问题，这些优点使得RBF网络在非线性时间序列预测中得到了广泛的应用。
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radial-Basis Function, RBF)方法。
1988年，Broomhead和Lowe首先将RBF应用于神经网络设计，构成了径向基函数神经网络，即RBF神经网络。
用径向基函数(RBF)作为隐单元的“基”构成隐含层空间，对输入矢量进行一次变换，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，通过对隐单元输出的加权求和得到输出，这就是RBF网络的基本思想。
2 RBF神经网络的网络结构RBF网络是一种三层前向网络：第一层为输入层，由信号源节点组成。
第二层为隐含层，隐单元的变换函数是一种局部分布的非负非线性函数，他对中心点径向对称且衰减。
隐含层的单元数由所描述问题的需要确定。
第三层为输出层，网络的输出是隐单元输出的线性加权。
RBF网络的输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，而从隐含层空间到输出层空间的变换是线性。
不失一般性，假定输出层只有一个隐单元，令网络的训练样本对为，其中为训练样本的输入，为训练样本的期望输出，对应的实际输出为;基函数为第个隐单元的输出为基函数的中心;为第个隐单元与输出单元之间的权值。
单输出的RBF网络的拓扑图如图1所示:图1RBF网络的拓扑图当网络输入训练样本时，网络的实际输出为:(1)通常使用的RBF有：高斯函数、多二次函数(multiquadric function)、逆多二次函数、薄板样条函数等。
RBF神经网络算法研究及其在高维数据预处理中的应用
摘要当今人类社会已经进入了大数据时代，数据大多呈现出维数高、规模大、结构复杂等特性。
在大数据的研究当中，许多数据如媒体数据、遥感数据、生物医学数据、社交网络数据、金融数据等都是高维数据，尤其是在人类生产生活中，含高维数据的无解析模型或一次候选解的评价计算成本十分巨大的昂贵多目标问题，对其仿真求解势必面临维数灾难。
因此，寻找合适的降维方法处理高维数据已是迫切需求。
神经网络是模拟人脑的结构和功能而建立起来的分布式信息处理系统，面对高维多目标优化等非线性问题，与其他降维方法相比，神经网络具有巨大的优势，这得益于神经网络具有高度非线性、结构复杂、自学习、自适应等特点。
RBF神经网络是一种新颖有效的前馈式神经网络，它具有很强的非线性映射能力，能以任意精度全局逼近一个非线性函数，而且学习速度快。
利用RBF神经网络实现对高维数据的降维预处理，不仅有充分的理论依据，而且更具优越性。
本文在对RBF神经网络算法进行优化研究的基础上，研究了基于数据驱动的特征选择RBF 神经网络降维方法，并将其应用在高维多目标优化决策空间降维预处理及Pareto 优劣性预测中。
为了提高RBF神经网络的学习效率，本文首先对RBF神经网络进行改进研究。
通过自适应调节RBF神经网络的学习率和动量因子，加快了RBF神经网络的收敛速度；同时，利用遗传算法对RBF神经网络的三个参数初始值进行优化设计，提出了一种遗传自适应RBF神经网络算法。
将改进算法分别应用于故障诊断和UCI数据集的分类实验上，验证了改进RBF神经网络算法的有效性和优越性。
针对无解析模型的高维多目标优化问题，提出了一种最大信息系数与最大相关最小冗余相结合的特征选择方法，利用遗传自适应RBF神经网络算法在高维特征空间中选取出了一个低维的特征子集，从而实现对高维特征空间的降维。
通过在UCI数据集上的分类实验，证明了该降维算法在保证较好分类精度的前提下，大大减少了计算成本。
为了降低高维多目标优化的维数灾难，将本文提出的基于最大冗余最小相关的遗传自适应RBF神经网络特征选择算法用于多目标优化中的决策空间降维预处理，进行Pareto优劣性预测并将其嵌入MOEAs算法。
rbf神经网络原理
rbf神经网络原理RBF（RadialBasisFunction）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，它以其准确性和高精度被广泛应用于多种领域，其中有建模预测、模式识别和控制系统等。
本文首先介绍了RBF神经网络的基本原理，然后介绍了其优势及模式识别应用，最后重点介绍了其在控制系统研究中的应用。
RBF神经网络的原理是在一个给定的期望输出集合中，通过学习总结出一组带有可调整参数的基函数分布，以此来进行近似。
它的本质是一个二次形式的最小二乘函数：E（w）=∑i{p[i]-yd[i]^2}+∑jε{wj*hj(x)}其中p[i]是第i个观测点的期望输出，hj(x)是第j个基函数，wj是它的参数，yd[i]是第i个点的实际输出值。
基函数通常用高斯函数形式，其参数会在学习过程中不断调整，使得建模能够准确拟合实际数据。
RBF神经网络的优势在于其具有可解释性、快速学习速度、无局部极小点和可扩展性等特点，即其可以有效解决复杂的系统建模和控制问题。
在模式识别方面，由于RBF神经网络具有很高的识别精度，它被广泛用于语音识别、图像分类等复杂任务。
例如，一些研究者使用RBF神经网络来识别人脸图像，以及基于光学字符识别的文本翻译系统，其准确率高达99%。
另外，RBF神经网络也被广泛用于控制系统领域，其中包括机器人控制、动力系统控制及非线性系统的鲁棒控制和稳定控制等。
例如，研究者使用RBF神经网络设计了一种可用于机器人末端重力补偿的非线性控制器，提高了机器人对负载变化的响应效果。
总而言之，RBF神经网络具有可解释性、快速学习速度、无局部极小点和可扩展性等优势，广泛应用于各种领域，如模式识别、控制系统设计等。
通过RBF神经网络可以更好地解决复杂的实际问题，具有极大的应用价值。
《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境问题日益严峻，清洁可再生能源的发展受到了世界范围内的广泛关注。
光伏发电作为清洁能源的重要一环，在全球范围内的装机容量持续增加。
然而，光伏发电受气候条件、季节变化等外部因素影响，其输出功率的波动性给电网稳定运行带来挑战。
因此，准确预测光伏发电功率成为了迫切需要解决的问题。
本文旨在综述光伏发电功率预测方法的研究现状、存在的问题及发展趋势。
二、光伏发电功率预测方法概述光伏发电功率预测方法主要分为两大类：物理模型法和数据驱动法。
1. 物理模型法物理模型法主要是基于气象、光照等物理因素，建立光伏发电系统的物理模型进行预测。
这种方法考虑了影响光伏发电的各种因素，包括光照强度、温度、风速等。
通过对这些因素的测量和预测，结合物理模型进行计算，从而得出光伏发电功率的预测值。
物理模型法的优点是准确性较高，但需要大量的气象数据和复杂的计算过程。
2. 数据驱动法数据驱动法主要是利用历史数据、统计方法等手段进行预测。
该方法无需建立复杂的物理模型，而是通过对历史数据的分析和学习，发现数据间的规律和趋势，从而对未来的光伏发电功率进行预测。
数据驱动法包括时间序列分析、机器学习等方法。
其中，机器学习方法在光伏发电功率预测中得到了广泛应用，如支持向量机、神经网络等。
三、光伏发电功率预测方法的研究现状目前，国内外学者在光伏发电功率预测方面进行了大量研究。
在物理模型法方面，研究人员不断改进模型结构，提高模型的准确性和稳定性。
同时，越来越多的学者开始关注数据驱动法在光伏发电功率预测中的应用。
其中，机器学习方法在光伏发电功率预测中表现出了良好的性能。
此外，随着深度学习技术的发展，深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等也被广泛应用于光伏发电功率预测中。
四、存在的问题及挑战尽管光伏发电功率预测方法取得了一定的研究成果，但仍存在一些问题和挑战。
首先，现有的预测方法在面对复杂的气候条件和季节变化时，其准确性有待进一步提高。
基于RBF-BP神经网络的光伏MPPT研究
摘要 ： 针对光伏 电池的输出特性 受光 照强度 、 温度 等因素的影 响而具有 的非线性特性 的问题 ， 为 了提高光伏发电系统 的发电
效率必须对 其输出功率进行 追踪 ， 并且 为了克服 ＭＰ Ｐ追踪过程 中收敛速度慢 和精 度低的缺 点 ， 提 出了一 种 Ｒ Ｂ Ｆ—Ｂ Ｐ组合 神经网络对光伏阵列最大功率点追 踪的算法 。首 先通过对光伏 电池输 出特性 的研究 ， 确定了温度和光照强度是影响光伏 电
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： Ｔｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｈ ａ ｉ ｃ ａ ｒ ｒ ａ ｙ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ＲＢＦ—Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｈ ａ ｉ ｃ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ，ｗ ｅ ｄ ｅ — ｔ ｅ ｍ ｉ ｒ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｗｅ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｏ ｆ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ — ｖ ｏ ｌ ｔ ａ ｉ ｃ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｗ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗ ｏ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ ｓ ｏ ｆ ＲＢ Ｆ—Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｔ ｏ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｈ ａ ｉ ｃ ａ ｒ ｏ ｒ ａ ｙ ｍａ ｘｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ，ｗ ｅ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｈ ａ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ，ｆ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｓ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ， ｅ ｔ ｃ ．Ｓ ｏ ｉ ｔ ｒ ｅ ｌｉ ａ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｌ ｔ ａ ｉ ｅ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ —
RBF神经网络在电力负荷预测中的应用研究
ｌ 日的气象特征状态量作为网络的训练样本预测 ８ １ 月 ｌ １日的电力负 荷 。 在获得输入输出向量后， 要对其进行 归一化处 理， 使这些数据处于（，） 间， ０１ 之 归一化的 目的是减少
网络的训练时 间 ， 是对 于前 馈 网 络 ， 但 由于 内部 没有
反馈层， 可不进行归一化， 因此 ， 本文没有对数据进行 归一化， 而是直接利用数据进行仿真ｌ。在样本中， ５ Ｊ
电力负荷预测在实时控制 和保 障电力系统经 济、 安全和可靠运行方面起着重要的作用 ， 它已经成 为电力系统中现代能量管理系统的一个主要组成部 分， 尤其是短期负荷 预测对于系统运行和生产费用 具有非常重大 的影 响… 。负荷 预测对 电力 系统控 Ｉ 制、 运行和计划都有着重要意义 ， 但是电力负荷变化 受多方面的影响， 一方面， 负荷变化存在着由未知不
第 ２ 卷 ４
２ 网络预 测与仿真结果
将上述的输入输 出向量确定后 。 建立 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络对数据进行训练。Ｒ Ｆ网络 的训练分为二步 ： Ｂ
ＳＲ Ａ ， 练的 目的是求 取两层 的最终 权值和 阈 ＰＥＤ训 值 。本文采用 ｍ ｔ ｏ ｓ ａ ｗｒ 公司的 Ｍ ｔｂ软件 中的神 ｈ ｋ ａ ａ ｌ 经网络工具箱将预测结果进行仿真 ， 结果见图 １ 和
化的规律 ， 这又使得负荷曲线具有相似性 。同时 ， 由 于受天气 、 节假 日等特殊情况的影响 ， 使负荷变化出
现 差异 。
于负荷值曲线相邻点之间不会发生突变 ， 因此后一
时刻的值必然和前一时刻的值有关 ， 除非出现重大 事故等特殊情况。所 以， 可以将前一天的实时负荷
作为网络 的样本 数据， 在这 已有 的 ｌ 个数据基础 ２
用 ［】 ４。
基于RBF神经网络的日发电量预测
Ｊ 隐含 层单 元数 。 ７ ｖ为 由图 １ 知 ，Ｂ 可 Ｒ Ｆ神 经 网络是 由输 入层 、 隐层 和 输出层 组 成 的 三 层 前 馈 网 络 。同 层 神 经 元 没有 连
维普资讯
第２ ３卷 第 ５期
云南水力发 电
ＹＵＮＮＡＮ Ｗ Ａ Ｒ ］ ＴＥ Ｐ ＯＷＥＲ
基 于 Ｒ Ｆ神 经 网 络 的 日发 电量 预 测 Ｂ
霍 山
６７０ ） ５００
（ 云南 昭通 高桥发 电有限公 司 ， 云南 昭通 摘
要： 在水 电站生产过程 中 ， 每天都 要向调度上报 次 日的发电计 划。文章采 用 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络对历 史数据进行 样本训练 ， 再对次
２Ｏ 年第 ５ ０７ 期 ， 万 。 Ｗ・ ／ ｈ ｋ
ｃ ｊ
一
ｍ ｉ
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（） ４
； ∑ ＝
一 ｑＩ ｌ
（） ５
式中 ： ｍ 为◎类 的输入信息样本数。
（ ） 分类 器 的输 出规定 为 ４设 ｆ（ １ ６ｐ类 ）
Ｙ ０ ｐ （ １ 其它）
定义网络输 出的误差 函数为 Ｅ＝∑ （ 一Ｙ） Ｉ 输 出值。
÷ 收 稿 日期 ： ０７—０ —２ ２０ ６ ５
（） ３ 归类完毕后 ， 出每个归类 的新 中心和宽 求
作者简介 ： 霍
山（９２ ， ， １ 一）男 云南 昭通人 ， ７ 工程师 ， 主要从事计算机在水 电站 中的应用工作 。
维普资讯
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云南水力 发电 裹 １ ＲＦ Ｂ 神经网络部分样本数据示例裹
（） ６
《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会对可再生能源的需求日益增长，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。
然而，光伏发电受天气、时间等因素影响较大，其功率预测成为了一个重要的研究方向。
本文旨在全面综述光伏发电功率预测方法的研究现状，分析各种方法的优缺点，为后续研究提供参考。
二、光伏发电功率预测方法概述光伏发电功率预测方法主要包括统计学习方法、物理模型法、混合模型法等。
统计学习方法基于历史数据和气象数据，通过建立模型进行预测；物理模型法则基于光伏电池的物理特性进行建模和预测；混合模型法则结合了统计学习和物理模型法的优点，提高了预测精度。
三、统计学习方法在光伏功率预测中的应用统计学习方法在光伏功率预测中应用广泛，主要包括线性回归、支持向量机、神经网络等方法。
这些方法通过分析历史数据和气象数据，建立模型进行预测。
其中，神经网络方法在处理非线性问题时具有较好的效果，因此在光伏功率预测中得到了广泛应用。
然而，统计学习方法对数据的依赖性较强，当数据量不足或质量不高时，预测精度会受到影响。
四、物理模型法在光伏功率预测中的应用物理模型法基于光伏电池的物理特性进行建模和预测，包括辐射模型、温度模型等。
该方法能够考虑光伏电池的实际工作情况，因此具有较高的预测精度。
然而，物理模型法的建立需要较为详细的设备参数和气象数据，对于一些数据不完备的情况，其应用受到限制。
五、混合模型法在光伏功率预测中的应用混合模型法结合了统计学习和物理模型法的优点，既考虑了历史数据和气象数据，又考虑了光伏电池的实际工作情况。
通过综合分析多种因素，混合模型法能够提高预测精度。
目前，混合模型法已成为光伏功率预测的研究热点。
六、光伏发电功率预测方法的挑战与展望尽管光伏发电功率预测方法已经取得了较大的进展，但仍面临一些挑战。
首先，数据质量对预测精度的影响较大，如何提高数据的准确性和完整性是亟待解决的问题。
其次，现有方法在处理复杂天气条件和快速变化的光照条件时仍存在一定困难。
基于改进RBF神经网络的电力负荷预测
或设计出好的算法，最大程度地避免陷入局部极小值是非常 重要的。 2.1 交替梯度算法
当人工神经网络的规模较大时， 非线性化程度越高， 传 统 的 梯 度 算 法 训 练 的 速 度 将 变 缓 [4]， 训 练 的 效 率 降 低 ， 学习速率难以精确确定，且随着学习的进行，学习系数越 来越小， 网络的收敛性就更加难以控制。 对于短期负荷 预测而言，由于要考虑多种因素的影响，网络的输入比较 庞大，隐节点数目较多，非线性化的程度相对也较高，传统
第 21 卷 第 1 期 Vol.21 No.1
电子设计工程 Electronic Design Engineering
2013 年 1 月 Jan. 2013
基于改进 RBF 神经网络的电力负荷预测
张 燕， 谢 峰 （河北工业大学 天津 300130）
摘要 ： 为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求 ，提出使用交替梯 度 算法 改 进 径向 基 函 数 （RBF） 神 经 网 络 ，
图 2 两阶段训练示意图 Fig. 2 Training draw of two stages
2.2 交替梯度算法的实现过程
设有训练样本集 TS=[x，f（x）] 。 网络的训练就是寻求网
络 参 数 ci，bi 使 能 量 函 数 E=g（ci，bi，wi），即 平 方 误 差 函 数 E=
m
m
Σ Σ 1
Based on the improved RBF neural netwok power load forecasting
ZHANG Yan， XIE Feng （Hebei University of Technology ，Tianjin 300130， China）
Abstract: In order to improve the power system load forecasting accuracy and speed demend，puts forwad using alternating gradient algorithm to improve theradial basis function （RBF） neural network to Tianjin power grid in load forecasting.The improved algorithm and the traditional gradient descent algorithm，has faster convergence speed and higer precision of prediction.The simulation results show that the algorithtingm is feasible. Key words: Alternating gradient algorithm； Radial basis function（RBF） neural network； load forecasting； power system
高校能源GMRBF神经网络预测
高校能源建模研究与应用摘要：高校能源节约是在日益严重的环境问题背景下生态文明和社会可持续发展理念融合于校园的必然趋势。
作为技术传承和创新的主体，积极探索和深化高校能源改革具有非常重要的意义。
本文以中国石油大学的能源种类和能耗数据作为研究基础，结合气候能源因素建立了灰色径向基函数( Radical basis function,RBF) 神经网络能耗预测模型。
//提出基于三维建筑模拟的能耗模型，采用簇聚类和遗传优化进行能源整合，//动态评估后进行系统参数加权优化，从而达到能源优化使用的目标。
实践表明，该模型有效提升能源效率和改善环境，具有重要的参考与应用意义。
//为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数( Radical basis function,RBF) 神经网络能耗预测算法。
该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织的优点。
实例分析表明与传统灰色理论和RBF 神经网络预测模型相比较,组合模型预测值与实际值的相对误差平均降低了5. 4%,为建筑节能评估和设计提供了决策依据。
//关键词：簇聚类，遗传优化，动态评估，加权优化,高校建筑;能耗预测;灰色理论;径向基函数神经网络;组合模型Abstract: energy conservation is the inevitable trend in Colleges and universities in the background of the increasingly serious environmental problems under the ecological civilization and sustainable social development concept fusion in campus. As the main body of technological inheritance and innovation, and actively explore has very important meaning and deepen the reform of University energy. This paper takes China University of Petroleum energy resources and energy consumption data as the research foundation, combined with the climate energy factor proposed energy model based on Simulation of 3D building, using clustering and genetic optimization of energy integration, system parameter weighted dynamic optimization after the evaluation, so as to achieve the goal of optimizing energy use. The practice shows that the model is effective to improve the energy efficiency and improve the environment, has important significance of reference and application.Keywords: Evaluation of clustering, genetic optimization, dynamic optimization, weighted1.引言高校能源是指在教学及校园设施建设、运营管理中遵循科学发展观，充分体现节能、节水、节地、节材、环境保护建设及发展循环经济的管理思路和可持续发展的节约教育理念，形成良好节约型信息化校园。
光伏发电预测方法研究
光伏发电预测方法研究发布时间：2021-08-31T07:21:41.631Z 来源：《科学与技术》2021年第29卷第4月第12期作者：安飞[导读] 光伏发电大规模接入电网会使电网产生一定波动,对电力系统产生影响,提高光伏安飞国电投（天津）分布式能源有限公司天津市 300000摘要：?光伏发电大规模接入电网会使电网产生一定波动,对电力系统产生影响,提高光伏发电量预测的准确性是发展光伏发电技术及保证电网稳定性的关键.本文对光伏发电量预测方法进行归纳总结,根据研究原理将其分为直接预测法和间接预测法,并对直接预测法中的混合模型做了具体分类:基于确定神经网络初始权值的混合模型、基于光伏数据预处理的混合模型及其他混合模型.通过比较各种方法的平均绝对百分比误差(MAPE)及仿真时间,对各种方法进行评估.结果表明:人工智能预测法目前应用最广,MAPE在3％～15％之间,其中,深度学习网络模型预测误差最小,但仿真时间较长且模型复杂度较高;混合模型可以有效减小预测误差,总体预测误差小于10％,是未来一个重要的研究领域.关键词：光伏发电；功率；预测方法；预测统计；原理；必要性；方法光伏发电分为离网和并网两种形式，随着光伏并网技术的成熟与发展，并网光伏发电已成为主流趋势。
由于大规模集中并网光伏发电系统容量的急速增加，并网光伏发电系统输出功率固有的间歇性和不可控等缺点对电网的冲击成为制约并网光伏发电的重要原因。
因此为了保障光伏发电的有效性，以下就光伏发电功率预测方法与预测统计进行了探讨分析。
一、光伏发电预测统计原理及其必要性的分析1.1光伏发电预测统计的必要性。
太阳能变化趋势主要受到当地地理条件和气象条件的影响。
地理条件的影响有明显规律，可以根据当地经纬度计算出全年太阳的运行轨迹，并结合光伏电池阵列自身的参数计算出太阳能变化的一个总体变化趋势。
但该趋势并不能反映出几小时内，甚至不能反映出几天内的太阳能变化的大致情况。
RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
络 训 练 。然 而 ， 传 统的 Ｂ Ｐ算 法 有 诸 如 不 易 确 定 隐
层 神经 元 的个数 ， 可 能 陷于 局 部 极小 以及 耗 费 大 量
信号到 隐含层 ， 隐含层节点一般取 高斯核 函数 ， 该核 函
数 能对输入 矢量产 生局部 响应 ， 而输 出层节 点通常是 简单 的线性 函数 ， 输 出节 点对 隐含 层节点 的输 出进行 线性加权 。它是 具有标 准全连 接 的前 向 网络 ， 从 而实 现输入空 间到输 出空间 的映射 ， 使 整个 网络达到分类 和函数逼近的 目的。Ｒ Ｂ Ｆ网络模 型如图 １ 所示 。
较． 总 结 了一 些 比 较 成 熟 的 基 于 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络在 电力 系统 短 期 负荷 预 测 中的 应 用现 状 和 技 术 特 点 。根 据 电力 系统 运 行 的 实 际特 点 和 面 临 的 新 情 况 ， 探 讨 了该 预 测 方 法 的发 展 空 间 和技 术 趋 势 。 关键词 ： Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 ； Ｂ Ｐ神 经 网 络 ； 短 期 负荷 预 测 文章编号 ： １ ０ ０ ８—０ ８ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ７— ０ ０ １ ３— ０ ５ 中图分类号 ： Ｔ Ｍ７ １ ５ 文献 标 志 码 ： Ｂ
客 观 的总结 和展 望 。
褥 屦
图１ Ｒ Ｂ Ｆ网络 模 型
１ Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 模 型及 其 应 用 于 短 期 负 荷 预 测 的 概 述
１ ９ ８ ５年 ， Ｐ ｏ ｗ ｅ ｌ ｌ 提 出 了多变量 插值 的径 向基 函数
（ Ｒ ａ ｄ ｉ ａ ｌ —Ｂ ａ ｓ ｉ ｓ Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｒ Ｂ Ｆ ） 方法 。Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络 的
基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测
一短期负荷预测是 电力系统运行 Nhomakorabea调度部 门的 项重要工作．电力负荷的准确预测对于电力生产
曲线拟合 法等 ） 和结构分析 法 （ 回归法 、 如 主成 分 分析法等） 在解 决特定场 合的预 测任务时发 挥 了 重要的作用．但是 ， 气象等不确定性因素对电力负 荷的变化起着越来越 重要 的作 用， 可是 由于种 种
ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｕｃ ｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ａｅ ａ ｄ ｈｇ ｅ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｐ ｅｉｉｎ Ｍ ａ ｙ ｉ ｆ ｅ ｃｎ ａ ｔ ｒ ｒ ｌ ｏ ｉｈ ｈ ｓ ｑ ｉｋ ｒ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｒｔ ｎ ｉｈ ｒ ｆ ｒｃ ｓｉ ｒ ｃｓｏ ． ｎ ｎ ｎ ｌ ｎ ｉ ｇ ｆｃｏ ｓ ａ ｅ ｕ
文章 编 号 ：１７ — ４４２０）２ ００ — ４ ６１ ０４（０８０ — ２４ ０
基 于 改进 ＲＢ Ｆ神 经 网络 的 电力系 统短 期 负荷 预 测
杨 胡萍 ， 慧 ， 白 刘家学。张 力 ，
上海 ２１２； ０ ６０ （． 昌大学 信息工程学院 ， １南 江西 南 昌 ３０ ２； 东华大学 信息科学与工程学院 ， ３０９２
原因， 上述方 法对这些 影响 因素还没能给 出合 理
的解 决 ．
和电力安全运行以及国民经济都有着重要意义…．
Ｋｅ ｏｄ ： ｈ ｒ ｔｒ ｌａ ｏｅａｔ ｇ ａｔｒ ａ ｔ ｒｄｅ ｔ ｌｏｉ ｍ； ｄａ Ｂ ｓ ｕ ｃｉ Ｒ Ｆ ｎ ｕａ ｙｗ ｒｓ ｓ ｏ ｔ ｅｍ ｄｆｒｃ ｓｉ ； ｌ ｎ ｎ ａ ｉ ｇ ｒ ｈ Ｒａ ｉｌ ａｉ Ｆ ｎ ｔ ｎ（ Ｂ ） ｅ ｒｌ — ｏ ｎ ｅ ｇ ｎａ ｔ ｓ ｏ
RBF神经网络自适应模糊控制在短期负荷预测中的应用
目前 ， 多数采用 的是基于 Ｂ 大 Ｐ算法的静 态前馈神经网络预测。利用 静态前馈 网络对动态 时间序 列数据进行 预测 ，
实际上是将动态时间建模 问题 变为静态空间建模 问题 ， 同时还需要对模 型结 构进行定阶 ， 特别是随着系统阶次的增加或 阶次未知 ， 速扩大 的网络结构使网络学 习的收敛速度减慢 ， 迅 并造成 网络输入结点 过多 、 训练 困难及外 部噪声敏感 等弊
序列法 、 回归分析法和模式识别法 ， 但这些方法都存在各 自的缺陷 ： 时间序列法不 易考虑气象数据对 负荷 的影 响 ； 回归分
析法存在如何确定合适 的回归方程的问题 ； 式识别法难于处理大地 区中负荷的分散性 ， 模 而且对气象灵敏的负荷模式 也 只能适应于小区域电力 系统［ 。 目前 ， ¨ 专家系统、 神经网络 、 糊集 理论等也逐渐应用于该 领域 ， 模 但是 ， 专家 系统的通用
病。相比之下 ， Ｂ Ｒ Ｆ网络是一种新颖有效的前 向型神经网络 ， 由于该 网络输 出层 是对 中间层 的线性加权 ， 使得该 网络避
免了像 Ｂ 网络那样繁琐冗 长的计算 ， Ｐ 具有较 高的运算 速度和外推能力 ， 同时使 得网络有较强 的非线性映 射功能 。Ｒ Ｆ Ｂ 网络是通 过非线性基函数的线性组合实现从输入空间 Ｒ Ｎ到输 出空间 Ｒ Ｍ的非线性转换Ｌ 。 ４ Ｊ
平 顶 山 工 学 院 学 报
Ｊｕｎ ｌ ｆ ！ ｏｒａ ｉ ０ ＰＩ ａ ｎｔｕｅ０ Ｔ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｎ ｌ ｙ ｎＩｓｔｔ ｆ ｅｈ ｏｏ ｉ ｇ
Ｖ ． ６Ｎ ２ ｄ １ ｏ． Ｍａ ．０ ｆ ｒ２ ０ ７
文章 编 号 ：６ １ ６２２ａ ）２ ０１ ０ １７ —９６ （０ｒ ０ —０４ — ３ ７
神经网络模型在能源预测中的应用研究
神经网络模型在能源预测中的应用研究随着能源问题日益突出，对能源的预测需求也越来越迫切。
传统的预测方法主要基于统计学方法或经验模型，但随着计算机技术的不断发展，神经网络模型作为一种新型的预测方法，得到了广泛关注和研究。
神经网络是一种模拟人类神经元的计算模型。
它由大量的节点（或称为神经元）组成，每个节点都能够接收来自其他节点的输入信号，并根据一定的计算规则产生输出。
神经网络具有自适应性、非线性、并行处理等特点，能够应对不确定性、复杂性和非线性关系等问题，因此在能源预测中具有很大的潜力和应用前景。
一、神经网络模型在能源需求预测中的应用研究神经网络模型可用于分析和预测能源需求的时间序列和影响因素，如气候变化、经济发展、人口结构等。
神经网络模型的优势在于可处理多元非线性问题，其理论模型基于非线性输入输出映射关系，对预测精度要求高的问题，神经网络模型预测效果较好。
我国能源需求与经济增长密切相关，因此神经网络模型被广泛应用于我国各省市能源需求预测。
例如，对于天津市的能源需求预测，可以通过神经网络模型对天津市历史能源需求数据进行学习，分析影响因素后，进行预测。
二、神经网络模型在能源生产预测中的应用研究神经网络模型在能源生产预测中的应用主要涉及电力负荷预测和风电/光伏发电预测。
电力负荷预测是保证电力市场运行稳定、保障用电安全的重要工作之一，而风电/光伏发电预测是大力推进清洁能源发展的关键。
神经网络模型在电力负荷预测中发挥重要作用。
通过对多元数据进行分析，它可以准确预测电网负荷变化，为电力调度提供科学依据。
例如，神经网络模型可以通过学习室内外气温、光照强度、假期时间等影响因素，精准预测未来一段时间内的用电需求，并提前预测节假日、天气变化等因素对电力负荷的影响。
在风电/光伏发电预测方面，神经网络模型也成为了研究热点。
通过对天气数据、风力、温度、湿度等多元因素的分析，神经网络模型可以准确预测风电/光伏发电的发电量、供电量、电网接入等。
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光伏发电系统的RBF神经网络预测研究
作者：迟晨
来源：《电子技术与软件工程》2018年第03期
摘要近年来，随着光伏发电出现井喷式的发展态势，大量发电系统并入电网中，为了提前获得光伏发电项目的可行性结论，并在此基础上进行系统的进一步优化，需要对光伏发电输出功率进行预测。
影响光伏发电系统功率输出的主要因素在文章中做了简要分析，尝试用 RBF 函数对光伏发电功率预测的人工神经网络算法进行了改进，用光伏电站发电历史数据与天气情况训练了所建立的模型，并进行了简单预测。
【关键词】RBF 函数发电预测神经网络气象因素
外界因素极易影响光伏电站的功率输出，尤其是太阳辐照强度和天气等因素，其发电的不稳定性会对并网形成冲击，因此在光伏发电大规模应用中，发电量的预测成了众多研究重点之一。
本文在建立了光伏发电系统的短期预测模型的基础上，尝试采用了 RBF 函数优化神经网络，并对系统一段时间内的发电量用所建立的模型进行预测和分析。
1 光伏发电功率输出的影响因素
1.1 气象影响
光伏发电系统受多种气象因素影响。
本文尝试对2017年1月1日～5月30日，5个月的
温度、气压、相对湿度、风速等逐时发电量等，采用 Pearson相关系数法分析其相关性。
其计算公式为：
结合阈值等级可见：光伏系统的发电量受气温和相对湿度的影响较大；环境温度变化越大发电量受影响越大；相对湿度变化越大；其他因素相关性比较低。
1.2 天气影响
当天气出现云团时，其移动和不规则形状较大程度上影响了光伏发电系统是对太阳辐射的反射和吸收。
天气类型主要与云团的大小和移动速度有关，不同的天气类型，光伏发电功率的差距很大。
2 光伏发电系统的功率神经网络算法
2.1 BP神经网络
BP（Back Propagation）神经网络是 1986 年由 Rumelhart 和 McCelland 为首的科研小组提出。
BP 神经网络的训练就是将测试集用来训练，验证集代入每次训练后的输出，求其误差和，当训练误差的方差趋于 0 而验证误差的方差在不断增大时，算法即可以终止。
按照步骤得到算法如下：初始化数据->给定输入量和目标输出->求隐含层、输出层各节点输出->求目标值和实际输出值单位误差->计算反向误差->极值学习->判断学习是否结束，若未结束则返回重新计算节点输出。
2.2 径向基函数神经网络优化算法（RBF）
任意的非线性函数都能被 RBF 网络轻易拟合，RBF 网络可以处理许多难以解析的规律性，其很快的学习和收敛速度，在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。
3 系统预测模型的结构设计
3.1 基于历史天气情况的神经网络模型
我们把采集的历史天气情况作为数据输入层的输入数据。
根据上文分析结果得知，需要建立的神经网络输入层神经元数量为3个；同样，我们把光伏发电功率作为输出层的输出，需要建立的神经网络输出层神经元数量为1个。
根据神经网络的特征，隐含层的节点数约为 5 个。
3.2 神经网络模型的训练
我们把实验室得到的 2017年7月1日-7月30日之间的历史天气情况数据和光伏发电系统的输出数据，作为训练神经网络的样本，一天从上午八点至下午五点日落，每 1h 采集一次，共采集到 600 组数据。
用采集到的数据作为训练样本，训练改进的神经网络。
3.3 预测结果的分析
我们用 2017 年 8 月 1 日这一天的数据作为测试的样本，共采集到 20 组，用以验证建立好的神经网络。
图 1 是实际测试值与预测的输出功率比较图。
分析光伏发电系统的实际测试值与预测的输出功率的百分误差，从图 1 可以很清晰地看出，基于天气数据的 RBF 神经网络预测光伏发电功率数据波动不并不明显，误差值小于 5%。
4 结论
本文运用 RBF 算法局部寻优能力，对神经网络的初始权值、阈值进行了优化，弥补了 BP 神经网络的初始值随机确定、网络学习容易陷入局部最优以及训练时间长等不足。
通过对气象要素进行分析，建立了 RBF 神经网络光伏发电量预测模型对典型天气的发电量进行预测。
本文数据结果显示，RBF 神经网络模型具有比 BP 网络更好的预测结果。
参考文献
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作者单位
无锡市产品质量监督检验院江苏省无锡市 214101。