《表3 GM与IAFSA-GM仿真结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于IAFSA-GM的化工园区光伏电站功率预测模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

采用IAFSA优化GM参数时，待优化参数的初始化范围由传统GM算法来设定；IAFSA的参数依据文献[15]进行相关设置，基于上述模型的仿真结果如表3、图3所示。解决GM建模中存在的机理性缺陷，有利于提高模型的预测精度。与此同时，本文采用IAFSA对GM参数进行寻优迭代，再以平均相对误差最小作为目标函数，寻求最佳的背景值和边值修正量，使预测值的精度更高，更符合实际的变化规律。此外，由上述预测结果可知，本文实验过程中仅采集10个化工园区内光伏电站运行数据，GM和IAFSA-GM的一步预测误差均控制在2%以内，进一步佐证了GM可以有效解决样本少，信息不完全的不确定系统问题。