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基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测
标题：基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，得到了广泛的应用。然而，其功率的波动性和不稳定性对光伏发电系统的运行和调度产生了一定的挑战。因此，针对光伏发电短期功率预测问题的研究具有重要的现实意义。本文基于相似日和GA-DBN神经网络，提出了一种光伏发电短期功率预测方法，通过分析历史数据，利用相似日法选取相似的天气条件，然后使用GA-DBN神经网络模型对光伏发电功率进行预测。
关键词：光伏发电、功率预测、相似日、GA-DBN神经网络
1.引言
光伏发电作为一种可再生能源形式，具有环保、可持续等优势，被广泛应用于电力系统。然而，光伏发电的功率受多种因素影响，如天气条件、季节变化等，导致光伏发电功率波动性大、不稳定。因此，光伏发电短期功率预测成为了改善光伏发电系统运行和调度的重要手段。
2.相似日法
相似日法是一种常用的光伏发电功率预测方法，其基本思想是通过分析历史数据，选择与所要预测日的天气条件相似的历史天气数据，来进行功率预测。在相似日法中，常使用的相似度度量指标有欧氏距离、相关系数等。通过选取相似的天气条件，可以提高预测的准确性。
3.GA-DBN神经网络
GA-DBN神经网络是一种融合了遗传算法（GA）和深度置信网络（DBN）的神经网络模型。GA采用优化算法来调整DBN网络的参数，从而提高预测准确性和性能。DBN是一种具有多层次结构的神经网络模型，可以自动学习数据中的特征，并进行预测。GA-DBN神经网络结合了GA和DBN的优点，适用于光伏发电功率预测问题。
4.方法
本文提出的光伏发电短期功率预测方法主要包括以下步骤：数据预处理、相似日选择、特征提取、GA-DBN神经网络建模和功率预测。首先，对历史数据进行预处理，包括去除异常值和缺失值的处理。然后，利用相似日法选取与当前天气条件相似的历史数据。接下来，采用特征提取方法对选取的历史数据进行特征提取。然后，利用GA-DBN神经网络模型对光伏发电功率进行建模和预测。最后，评估预测结果的准确性和性能。
5.实验和结果分析
本文选取了某光伏发电站的历史数据作为实验数据进行验证。通过与其他方法进行比较，实验结果表明，所提出的基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测方法具有较高的准确性和精度。
6.结论
本文提出了一种基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测方法。通过分析历史数据，选择相似的天气条件，并利用GA-DBN神经网络模型进行功率预测。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和精度，可以有效改善光伏发电系统的运行和调度。
参考文献：
[1]ZhangY,etal.(2016).Ahybridapproachforshort-termsolarpowerforecastingbyintegratingsimilarity-based
approachwithchaoticsequenceandextremelearningmachine.RenewableEnergy,85,921-932.
[2]WangD,etal.(2018).Short-TermPhotovoltaicPowerForecastingBasedonSimilarDaysandNeuralNetwork.
Sustainability,10(8),2646.