摘要
本发明公开了一种基于改进ESOA‑GA的光伏电站功率短期预测方法,涉及光伏电站技术领域,利用ESOA算法随机生成初始种群,并结合特征提取后的数据集分析个体预测精度获取初始适应度,在此基础上,围绕个体当前位置展开局部搜索,通过计算伪梯度估计值对个体进行更新,这一过程能够深度挖掘局部区域内的最优解。经过多轮迭代,可有效提升个体质量,初步优化各个体,为后续的遗传算法提供优质的初始种群。在ESOA初步优化个体的基础上,引入遗传算法。GA模拟自然选择过程,计算选择概率筛选待优化个体,通过交叉操作生成混合个体,这种方式能在更广泛的解空间中搜索,避免陷入局部最优解。
技术关键词
光伏电站功率
短期预测方法
神经网络模型
气象
数据
光伏电站监控系统
引入遗传算法
光伏电站技术
故障报警信息
标记
光伏电池板
基础
模式
插值法
规模
精度
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