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题名融合聚类及随机配置网络的短期光伏功率预测
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作者
韩莹
朱宏宇
李琨
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第11期205-216,共12页
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基金
国家自然科学基金(62203197)
辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才项目(XLYC2007091)资助
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文摘
为了降低天气因素对光伏发电功率的输出值预测精度的影响,从聚类分析和信号分解两方面入手,提出了一种融合聚类算法(KDGMM),改进的变分模态分解(VMD)与随机配置网络(SCN)的预测模型。首先通过KDGMM聚类将气象数据划分成晴天、阴天和雨天,针对阴天难以准确预测的问题,采用灰色关联度分析(GRA)选择相似日,其次引入莱维飞行北方苍鹰优化算法(LNGO)优化VMD得到最优参数,从而降低阴天光伏功率的非平稳性。最后构建SCN预测模型对光伏功率数据进行预测,输出其预测结果。通过实验分析,所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)仅为1.44和1.3%,拟合优度指标R^(2)高达0.99,与其他预测方法相比,本文所提方法有较高的预测精度。
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关键词
光伏功率预测
融合聚类
北方苍鹰优化算法
莱维飞行策略
变分模态分解
随机配置网络
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Keywords
photovoltaic power prediction
integrated clustering
northern gohawk optimization algorithm
Lévy flight strategy
variational modal decomposition
stochastic configuration network
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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