基于LIESN的光伏功率預(yù)測研究
孫鵬1，張依強(qiáng)1，焦程煒2
（1 國網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司，山東 菏澤 274000；2 國網(wǎng)山東省電力公司萊蕪供電公司，山東 萊蕪 271100）
摘 要：為了光伏功率預(yù)測結(jié)果有更好的準(zhǔn)確性與普適性，提出基于泄漏積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（LIESN） 的具有在線學(xué)習(xí)功能的預(yù)測方法。在回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ESN） 中引入泄漏積分型神經(jīng)元，增強(qiáng)儲備池的短期記憶能力；分析了LIESN的參數(shù)對其光伏功率預(yù)測性能的影響，得到優(yōu)化后的預(yù)測模型；利用最小二乘在線學(xué)習(xí)算法對模型實(shí)施訓(xùn)練，得到最終的在線學(xué)習(xí)LIESN預(yù)測模型。實(shí)例證明，該算法可完成復(fù)雜的建模且適用于多種天氣情況，預(yù)測精度優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典ESN及LIESN模型，驗證了方法的有效性。
關(guān)鍵詞：回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)；泄漏積分；神經(jīng)元；光伏功率預(yù)測；在線學(xué)習(xí)
中圖分類號：TM615 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-3175(2018)04-0018-06
Online-Learning PV Power Forecasting Based on Leaky-Integrator ESN
SUN Peng1, ZHANG Yi-qiang1, JIAO Cheng-wei2
（1 Heze Power Supply Company, Heze 274000, China; 2 Laiwu Power Supply Company, Laiwu 2711 00, China）
Abstract: In order to enhance computing accuracy and universality of photovoltaic (PV) power forecasting, this paper proposed a online-learning method based on leaky-integrator echo state network(LIESN). Leaky-integrator neurons were introduced to plain ESN and the short-term memory ability was promoted. The impact of parameters of LIESN on PV power forecasting performance was analyzed and an optimized model was obtained. The model was trained by least squares online learning algorithm and final forecasting was obtained. By practical examples, complicated model can be established and applied to various weather conditions. The forecasting accuracy was superior to the BP neural network and plain ESN and the validity of proposed method is testified.
Key words: echo state network; leaky-integarator; neurons; photovoltaic power forecasting; online learning
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