基于相似日算法及集成学习的短期光伏预测模型

武明义; 焦超凡; 瞿博阳; 焦岳超; 付凯

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基于相似日算法及集成学习的短期光伏预测模型

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随着分布式发电系统的日益增多,光伏发电预测逐渐成为影响电力系统运行及调度的关键.本文提出一种基于改进相似日算法和集成学习的短期光伏发电混合预测模型.应用改进的相似日算法在历史数据中找到相似日,将相似日数据和气候因素等作为Bagging集成学习的输入变量,对其进行建模训练.通过公开的光伏数据集进行验证,并与传统的神经网络模型和支持向量机进行对比.结果表明,该模型具有较高的预测精度.

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来源
《电气技术》 |2021年第4期|33-37|共5页
作者
武明义; 焦超凡; 瞿博阳; 焦岳超; 付凯;
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作者单位

中原工学院电子信息学院郑州 450007;

中原工学院电子信息学院郑州 450007;

中原工学院电子信息学院郑州 450007;

中原工学院电子信息学院郑州 450007;

中原工学院电子信息学院郑州 450007;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
光伏发电预测; 相似日算法; 集成学习; 混合预测模型;

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