基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测

商立群; 李洪波; 侯亚东; 黄辰浩; 张建涛; 杨雷

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基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测

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针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extreme learning machine,ISSA-KELM)的预测模型。首先,利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)将光伏发电功率数据进行聚类,得到不同天气类型下的相似日样本。其次,利用VMD对原始光伏发电功率序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列。然后,对不同子序列构建KELM预测模型,并使用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数。最后,将不同子序列的预测值进行重构,得到最终预测结果。结合实际算例,结果表明:所提出的VMD-ISSA-KELM模型在不同天气条件下均能得到满意的预测精度,且明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。

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来源
《电力系统保护与控制》 |2022年第21期|138-148|共11页
作者
商立群; 李洪波; 侯亚东; 黄辰浩; 张建涛; 杨雷;
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作者单位

西安科技大学电气与控制工程学院;

国网陕西省电力公司渭南供电公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
光伏发电; 短期功率预测; 相似日; 高斯混合模型; 变分模态分解; 改进松鼠觅食算法; 核极限学习机;

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