基于极限学习机的光伏发电短期预测校正方法 |
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引用本文: | 周海,李登宣,尹万思,尹瑞,王一峰,朱想.基于极限学习机的光伏发电短期预测校正方法[J].电网与水力发电进展,2020,36(6):64-69. |
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作者姓名: | 周海 李登宣 尹万思 尹瑞 王一峰 朱想 |
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作者单位: | 1. 中国电力科学研究院有限公司;2. 新能源与储能运行控制国家重点实验室;3. 华北电力大学 可再生能源学院;4. 国网河北省电力有限公司 |
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基金项目: | 国网河北省电力公司科技项目(SGTYHT/17-JS-199) |
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摘 要: | 光伏发电短期预测在电力系统实时调度中具有重要意义。受诸多因素影响,光伏发电短期预测精度还无法达到光伏电站要求,对光伏并网调度带来较大影响。针对这一问题,提出了基于极限学习机(ELM)的光伏发电短期预测校正方法。说明了光伏发电短期预测中的误差特征,并利用提出的校正方法对原来光伏发电短期预测结果进行了优化。通过与其他方法的对比,验证了此方法的有效性,说明了论文方法能够有效提高光伏发电短期预测精度。
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关 键 词: | 光伏功率 短期预测 极限学习机 |
Short-Term Forecasting Correction Method of Photovoltaic Power Based on Extreme Learning Machine |
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Authors: | ZHOU Hai LI Dengxuan YIN Wansi YIN Rui WANG Yifeng ZHU Xiang |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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