基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

【摘要】：为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。 【作者单位】： 杭州电子科技大学自动化学院;浙江省电力设计院;
【关键词】： 光伏发电系统 相似日 极端学习机 发电功率预测
【基金】：浙江省科技厅重大专项重点工业项目(2009C11020) 国家自然科学基金项目(51007015)
【分类号】：TM615;TP18
【正文快照】： 1引言近年来太阳能作为最有开发潜力的可再生能源得到迅速发展,并得到世界各国的高度重视。但光伏发电具有能量密度低、不确定、间歇性等特征,特别是其输出功率与气象条件密切相关,使得其发电特性与常规电力具有很大区别。因此更准确地预测光伏发电系统的发电功率,可促进电网

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