基于EMD-LSSVM的光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預測方法研究
本文關鍵詞:基于EMD-LSSVM的光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預測方法研究
更多相關文章: 光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預測 經驗模式分解(EMD) 最小二乘支持向量機(LSSVM) 歐氏距離 相似日
【摘要】:考慮到光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率特性,提出一種將經驗分解法(EMD)與最小二乘支持向量機(LSSVM)相結合的方法對光伏發(fā)電系統(tǒng)功率進行預測。首先將歷史數據按天氣類型分類,利用歐氏距離挑選出待預測日的相似日數據;然后運用EMD將原始光伏發(fā)電系統(tǒng)功率序列分解為不同頻率的相對平穩(wěn)的IMF分量,將信號中存在的不同尺度波動或趨勢逐級分解出來;最后對各IMF的每一時刻分別建立LSSVM預測模型,將各分量對應時刻的預測值等權值求和得到該時刻最終的光伏發(fā)電量。仿真預測結果表明,該方法與單一的LSSVM預測法及小波分解與LSSVM相結合預測法相比,預測精度得到大幅度的提高。
【作者單位】: 湖南大學電氣與信息工程學院;
【關鍵詞】: 光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預測 經驗模式分解(EMD) 最小二乘支持向量機(LSSVM) 歐氏距離 相似日
【基金】:國家自然科學基金(51277057)
【分類號】:TM615
【正文快照】: 0引言光伏發(fā)電作為一種理想的可再生能源,它與風力發(fā)電一樣,屬于波動性和間歇性電源,其輸出功率受天氣等環(huán)境因素的影響,具有很強的隨機性。大規(guī)模的光伏并網,會使電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行及電能質量的保障面臨嚴峻的考驗。因此,提高光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預測的精確度,可降低對電
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