基于极端学习机的光伏发电功率短期预测
作者:
刘士荣
[1] ;
李松峰
[1] ;
宁康红
[2] ;
周啸波
[2] ;
荣延泽
[2]
关键词:
光伏发电系统
相似日
极端学习机
发电功率预测
摘要：
为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度，该文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。
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