基于EMD-LSSVM的光伏发电系统功率预测方法研究

发布时间：2017-09-07 10:27

  本文关键词：基于EMD-LSSVM的光伏发电系统功率预测方法研究

  更多相关文章： 光伏发电系统功率预测 经验模式分解(EMD) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 欧氏距离 相似日

【摘要】：考虑到光伏发电系统输出功率特性,提出一种将经验分解法(EMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法对光伏发电系统功率进行预测。首先将历史数据按天气类型分类,利用欧氏距离挑选出待预测日的相似日数据;然后运用EMD将原始光伏发电系统功率序列分解为不同频率的相对平稳的IMF分量,将信号中存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来;最后对各IMF的每一时刻分别建立LSSVM预测模型,将各分量对应时刻的预测值等权值求和得到该时刻最终的光伏发电量。仿真预测结果表明,该方法与单一的LSSVM预测法及小波分解与LSSVM相结合预测法相比,预测精度得到大幅度的提高。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 光伏发电系统功率预测 经验模式分解(EMD) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 欧氏距离 相似日
【基金】：国家自然科学基金(51277057)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏发电作为一种理想的可再生能源,它与风力发电一样,属于波动性和间歇性电源,其输出功率受天气等环境因素的影响,具有很强的随机性。大规模的光伏并网,会使电力系统的安全、稳定运行及电能质量的保障面临严峻的考验。因此,提高光伏发电系统功率预测的精确度,可降低对电

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