基于EMD与ELM的光伏电站短期功率预测

【摘要】：针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与极限学习机(ELM)组合功率预测方法。该方法中,首先利用EMD分解分辨率为15 min的功率序列,得到一组相对平稳的分量,减少不同功率影响因素间的相互影响;然后针对各分量的不同特性,考虑相应气象因素作为输入,利用ELM神经网络建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后对ELM预测的各分量值求和,从而得到最终预测结果。算例仿真表明,该方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度。 【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【关键词】： 光伏电站 功率预测 经验模态分解 极限学习机
【基金】：甘肃省自然科学基金资助项目(145RJZA136)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0前言光伏电站输出功率受温度、太阳辐照度等多种气象因素的影响,具有一定的时变性、周期性,增加了电网调度的难度。为解决光伏电站发电量不确定性问题,需对光伏电站发电量进行预测,以便电力调度部门统筹安排常规能源发电量与光伏发电量,及时调整发电计划,为电网调度运行提供

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