基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

刘士荣; 李松峰; 宁康红; 周啸波; 荣延泽

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基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

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为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。

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来源
《控制工程》 |2013年第2期|372-376|共5页
作者
刘士荣; 李松峰; 宁康红; 周啸波; 荣延泽;
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作者单位

杭州电子科技大学自动化学院;

浙江省电力设计院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
光伏发电系统; 相似日; 极端学习机; 发电功率预测;

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