基于LVQ_GA_BP神经网络光伏电站出力短期预测_罗建春

资 源 简 介

基于LVQ_GA_BP神经网络光伏电站出力短期预测_罗建春

详 情 说 明

光伏电站出力预测是新能源领域的重要研究方向。罗建春提出的方法结合了三种关键技术：学习向量量化(LVQ)、遗传算法(GA)和反向传播(BP)神经网络，形成混合预测模型。

LVQ网络负责对输入数据进行预处理和特征提取，将复杂的天气因素分类编码。随后采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，避免传统BP网络容易陷入局部最优的问题。最终由改进后的BP网络完成出力预测任务。

该方法突破了单一神经网络的局限性：通过LVQ的特征降维提高了数据质量，利用GA的全局搜索能力提升了模型收敛速度，而BP网络则保持了良好的非线性拟合特性。实验表明，这种混合结构在预测精度和稳定性上都优于传统预测方法。

该研究为光伏预测提供了一种新思路，特别适用于处理具有波动性和不确定性的新能源发电数据。未来可考虑引入更多实时气象数据作为输入，进一步提升模型的适应能力。