基于EMD-ESNs的光伏系统短期发电量预测

王艳; 杨德全

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针对光伏系统发电量的影响因素,提出一种基于经验模态分解(EMD)与回声状态网络(ESNs)的组合光伏系统短期发电功率预测方法.通过对同日类型的历史发电功率数据进行EMD,得到其不同尺度的周期分量和趋势分量;滤除其体现数据差异的各个较小周期分量,针对体现数据共性的分量建立ESNs预测模型;最后,将预测值与趋势分量组合得到最终的预测结果.预测结果对比分析表明:该方法与单一回声状态网络、BP神经网络和小波神经网络预测方法相比,计算速度快,预测精度高,稳定性好.

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来源
《可再生能源》 |2014年第10期|1436-1440|共5页
作者
王艳; 杨德全;
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作者单位

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,河北保定071000;

河北省电力勘测设计研究院,河北石家庄050031;

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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
光伏系统; 发电量预测; 经验模态分解; 回声状态网络;

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