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基于改进蜂群算法优化BP神经网络的短期光伏功率预测
文献摘要：
考虑到光伏输出功率具有波动性与随机性的特点,因此需要对光伏输出功率进行精确的预测以保证电力系统的平稳运行.首先从搜索策略与选择策略两个方面对人工蜂群算法进行改进,然后用改进的人工蜂群算法求解BP神经网络的最优权重矩阵与偏置矩阵,最后建立改进人工蜂群算法优化BP神经网络的预测模型.仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化BP神经网络的预测模型相比传统的BP神经网络预测模型具有更高的预测准确度.
文献关键词：
人工蜂群算法;光伏功率预测;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
汤航;李萍;王宽;尚佳炜
作者机构：
宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]汤航;李萍;王宽;尚佳炜-.基于改进蜂群算法优化BP神经网络的短期光伏功率预测)[J].电气应用,2022(05):18-22
A类：
B类：
改进蜂群算法,算法优化,短期光伏功率预测,光伏输出功率,波动性,随机性,电力系统,搜索策略,选择策略,最优权重,权重矩阵,偏置,改进人工蜂群算法,神经网络预测模型,预测准确度
AB值：
0.194347
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