基于LIESN的光伏功率預測研究
孫鵬1，張依強1，焦程煒2
（1 國網山東省電力公司菏澤供電公司，山東 菏澤 274000；2 國網山東省電力公司萊蕪供電公司，山東 萊蕪 271100）
摘 要：為了光伏功率預測結果有更好的準確性與普適性，提出基于泄漏積分型回聲狀態網絡（LIESN） 的具有在線學習功能的預測方法。在回聲狀態網絡（ESN） 中引入泄漏積分型神經元，增強儲備池的短期記憶能力；分析了LIESN的參數對其光伏功率預測性能的影響，得到優化后的預測模型；利用最小二乘在線學習算法對模型實施訓練，得到最終的在線學習LIESN預測模型。實例證明，該算法可完成復雜的建模且適用于多種天氣情況，預測精度優于BP神經網絡、經典ESN及LIESN模型，驗證了方法的有效性。
關鍵詞：回聲狀態網絡；泄漏積分；神經元；光伏功率預測；在線學習
中圖分類號：TM615 文獻標識碼：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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