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基于极限学习机的光伏发电短期预测校正方法

         

摘要

光伏发电短期预测在电力系统实时调度中具有重要意义.受诸多因素影响,光伏发电短期预测精度还无法达到光伏电站要求,对光伏并网调度带来较大影响.针对这一问题,提出了基于极限学习机(ELM)的光伏发电短期预测校正方法.说明了光伏发电短期预测中的误差特征,并利用提出的校正方法对原来光伏发电短期预测结果进行了优化.通过与其他方法的对比,验证了此方法的有效性,说明了论文方法能够有效提高光伏发电短期预测精度.

著录项

  • 来源
    《电网与清洁能源》 |2020年第6期|64-6977|共7页
  • 作者单位

    中国电力科学研究院有限公司 江苏南京 210003;

    新能源与储能运行控制国家重点实验室 北京100192;

    中国电力科学研究院有限公司 江苏南京 210003;

    华北电力大学可再生能源学院 北京 102206;

    国网河北省电力有限公司 河北石家庄 050022;

    国网河北省电力有限公司 河北石家庄 050022;

    中国电力科学研究院有限公司 江苏南京 210003;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 太阳能发电;
  • 关键词

    光伏功率; 短期预测; 极限学习机;

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