"极限学习机光伏发电预测模型的PSO算法改进和性能比较"

"极限学习机光伏发电预测模型的PSO算法改进和性能比较" 本文主要介绍了基于极限学习机（ELM）技术的光伏发电预测模型，并采用粒子群优化（PSO）算法对其进行改进和性能比较。该模型旨在解决光伏发电的不确定性问题，并提高微电网和智能电网的经济运行。 文章讨论了光伏发电的重要性及其挑战。由于化石燃料的大量消耗，全球变暖和能源危机对政府的经济政策、气候条件和能源安全问题产生了很大影响。因此，开发和使用替代的、可持续的和清洁的能源变得非常重要。太阳能和风能是可再生能源的重要组成部分，但它们也存在一些问题，如装备这样的能源资源和装备尺寸的限制。 文章介绍了基于ELM技术的光伏发电预测模型。该模型使用了增量电导（IC）最大功率点跟踪（MPPT）技术，并结合基于比例积分（PI）控制器。在MATLAB/SIMULINK软件中，模型使用单层前馈网络（SLFN）实现了ELM算法，并使用PSO技术更新权值。模型的性能与现有的BP（Back Propagation）预测模型进行了比较。 此外，文章还讨论了光伏发电预测的重要性及其应用场景。光伏发电预测对于大型光伏发电站的改造和安装、电力系统稳定、绿色电力业务以及自治电力系统的功率扰动预警都是必不可少的。同时，预测误差对电力系统的经济运行和生产率也有很大的影响。 文章还讨论了不同预测方法的优缺点，如混合预测法、人工智能预测法、模糊预测法、物理方法等。统计方法通常基于数据驱动的公式，而人工智能技术如人工神经网络（ANN）等则是统计方法的组成部分。物理模型预测太阳辐照度和光伏发电，通常基于数值天气预报（NWP）或卫星图像。混合方法也是一种新的方法，它结合了各种预测方法的优点。 本文主要讨论了基于ELM技术的光伏发电预测模型，并采用PSO算法对其进行改进和性能比较。该模型旨在解决光伏发电的不确定性问题，并提高微电网和智能电网的经济运行。