基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测

余向阳; 赵怡茗; 杨宁宁; 岳同耿日; 高春阳

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基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测

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根据光伏发电功率的变化是非稳定和随机的特点,为进一步提高光伏功率预测精度,该文提出一种基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的预测方法。该方法首先采用变分模态分解(VMD)技术将历史光伏发电功率分解成一系列有限带宽的子模态,避免模态混叠和噪声冲击的影响;然后用最小二乘支持向量机分别预测光伏发电功率和误差,将误差补偿后的功率值作为最终的预测结果。此外,该文还采用样本熵(SE)原理将天气类型量化作为特征向量输入支持向量机(SVM)参与预测,兼顾了天气因素和时间维度对预测值的影响。经过仿真和与传统方法的预测结果比对,该文所提出的方法在不同天气类型中均提高了准确性,在光伏电站功率预测中具有一定的理论与实用价值。

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来源
《太阳能学报》 |2020年第2期|310-318|共9页
作者
余向阳; 赵怡茗; 杨宁宁; 岳同耿日; 高春阳;
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作者单位

西安理工大学水利水电学院;

西安710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
预测模型; 支持向量机; 模态分解; 误差分析; 熵;

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