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基于改进相似日和ABC-SVM的光伏电站功率预测 被引量：28
1
作者 葛乐 陆文伟 +1 位作者 袁晓冬 周前 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期775-782,共8页
为提高光伏电站输出功率预测的精度，以满足电网调度的高精度要求，提出基于改进相似日和人工蜂群算法优化支持向量机的光伏电站功率预测方法。运用熵权法计算得到各气象因素对光伏出力的影响权重，通过计算历史日与待测日气象因数的加... 为提高光伏电站输出功率预测的精度，以满足电网调度的高精度要求，提出基于改进相似日和人工蜂群算法优化支持向量机的光伏电站功率预测方法。运用熵权法计算得到各气象因素对光伏出力的影响权重，通过计算历史日与待测日气象因数的加权欧氏距离和加权关联度确定相似日，选取相似日光伏输出功率历史数据、温度和湿度以及待测日温度、湿度作为支持向量机的输入变量，采用矗．折交叉验证和人工蜂群算法相结合的方法优化核函数参数和惩罚因子，最终输出光伏电站各时段发电功率的预测值。实验结果表明该方法可有效提高光伏电站功率预测模型的泛化能力和学习能力，具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 预测方法 支持向量机 k-折交叉试验 人工蜂群算法
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