| 基于模糊信息粒化的电力系统中光伏出力预测模型分析 |
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| 作者姓名： | 李科 李秋燕 张艺涵 郭新志 |
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| 作者单位： | 国网河南省电力公司 经济技术研究院 |
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| 基金项目： | 国网河南省电力公司经济技术研究院科技攻关项目（SGTYHT/16-JS-201） |
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| 摘 要： | 针对传统点预测模型出现的不稳定性问题，提出基于模糊信息粒化的电力系统中光伏出力预测模型。首先运用W. Pedrycz的模糊粒化方法，确定其基本思想，并对数据预测的序列进行模糊信息粒化处理；其次采用最小二乘支持向量机法，通过非线性映射构建最佳的线性回归函数；最后根据非线性惯性权值对自适应粒子群算法参数进行优化，并构建基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的光伏出力预测功率波动模型。为进一步提升模型稳定性，使用EEMD将光伏数据分解成多个等同的子序列，对波动性较强序列的识别分组粒化，以获得精准预测值。实验结果表明，所提模型能够解决部分随机性与波动性问题，提高整体稳定性，且百分比误差率较小，可广泛应用在现实生活中。
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| 关 键 词： | 模糊信息粒化 电力系统 光伏出力 最小二乘支持向量机 |
Prediction Model Analysis of Photovoltaic Output in Power System Based on Fuzzy Information Granulation |
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| Authors: | LI Ke LI Qiuyan ZHANG Yihan GUO Xinzhi |
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| Affiliation: | Economic and Technological Research Institute of State Grid Henan Electric Power Company |
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