基于GM-RBF神经网络的光伏电力输出预测

简介：
本研究提出了一种采用广义回归模糊径向基函数（GM-RBF）神经网络模型，用于精准预测光伏系统的电力输出。该方法结合了传统RBF网络和模糊逻辑的优势，能有效处理数据中的不确定性，提高预测精度。适用于优化光伏发电系统运行与调度。 为了提高光伏发电功率预测的准确性，本段落结合灰色预测算法（GM）与神经网络预测算法的优点，提出了一种基于灰色径向基函数（Radial Basis Function, RBF）和神经网络的光伏发电功率预测模型。该模型综合了灰色预测所需历史数据少以及RBF神经网络自学习能力强的优势。 最后，在MATLAB应用平台中使用南昌地区夏季与冬季晴天、阴天及雨天的历史发电数据，对该基于GM-RBF神经网络的预测模型进行了精度验证。结果显示：在夏季晴天时预测误差为6.495%，夏季阴天下为12.146%，夏季雨天下为21.531%；冬季晴天则为8.457%，阴天上为14.379%，雨天上是18.495%。这些结果显示，基于GM-RBF神经网络的光伏发电预测模型比单独使用灰色预测算法或RBF神经网络预测算法具有更高的精度。