研究目的
利用气温、相对湿度、总水平面太阳辐射和散射水平面太阳辐射参数作为多元输入来预测每日光伏发电量。
研究成果
基于灰狼优化算法的多层感知器模型在光伏日发电量预测中表现出更高的成功率和竞争力。研究还揭示了所构建模型、输入元组及激活函数之间存在有意义的规律。
研究不足
该研究聚焦于光伏发电的日常预测，可能未考虑分钟级或小时级的波动。模型性能可能因不同数据集或地点而异。
基于气象信息的混合GWO-MLP、ALO-MLP和WOA-MLP模型提升光伏日发电量预测精度
DOI：10.3390/en13040901
期刊：Energies
出版年份：2020
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
太阳能是一种安全、清洁、环保且可再生的能源，不会向大气排放任何碳排放。因此，太阳能领域开展了大量研究，旨在获取日间最大太阳辐射量、估算待产生的太阳能总量并提高太阳能系统效率。本研究旨在以气温、相对湿度、总水平面太阳辐射和散射水平面太阳辐射参数作为多重输入，预测每日光伏发电量。为此，将灰狼算法、蚁狮算法和鲸鱼优化算法集成至多层感知器中。此外，详细分析了S型、正弦型和双曲正切激活函数对预测性能的影响。根据获得的整体精度指标，基于灰狼优化算法的多层感知器模型在每日光伏发电预测方面更具成功性与竞争力。此外，关于构建的模型、输入元组及激活函数揭示了许多有意义的规律。
作者：
Medine Colak，Mehmet Yesilbudak，Ramazan Bayindir
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