| 基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测 |
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| 引用本文： | 卢文韬,肖辉,吴姿瑾,王至远,赵帅旗.基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测[J].电源技术,2021,45(4):485-489. |
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| 作者姓名： | 卢文韬 肖辉 吴姿瑾 王至远 赵帅旗 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410114;广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州516000 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅科学研究重点项目;国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对现有的光伏功率超短期预测方法难以得到所需复杂的气象数据,且光伏时间序列具有混沌特性,将小波去噪后的光伏电站的历史功率数据利用C-C法挖掘数据自身所包含的各影响因子.利用鸡群算法(CSO)对小波神经网络(WNN)的初值进行寻优,来提升WNN的预测性能.由于径向基函数(RBF)神经网络预测模型处理非线性输入输出关系具有较好的效果,将光伏功率时间序列分解为线性部分和非线性部分.提出一种CSO-WNN-RBF组合预测模型,利用CSO-WNN模型和RBF模型有序预测序列的线性部分和非线性部分,实现光伏电站输出功率的超短期组合预测.最后进行算例分析,将CSO-WNN-RBF预测模型与CSO-WNN预测模型、RBF预测模型进行预测效果对比.结果表明,所提方法在各天气类型中均保持良好的预测准确度和适用性.
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| 关 键 词： | 光伏功率预测 混沌 小波神经网络 鸡群算法 径向基神经网络 |
Ultra-short-term combined forecasting of PV power based on chaotic CSO-WNN-RBF |
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| LU Wentao,XIAO Hui,WU Zijin,WANG Zhiyuan,ZHAO Shuaiqi.Ultra-short-term combined forecasting of PV power based on chaotic CSO-WNN-RBF[J].Chinese Journal of Power Sources,2021,45(4):485-489. |
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| Authors: | LU Wentao XIAO Hui WU Zijin WANG Zhiyuan ZHAO Shuaiqi |
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