| 基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型 |
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| 引用本文： | 于群,朴在林,胡博. 基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型[J]. 电网与清洁能源, 2016, 32(7): 133-137 |
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| 作者姓名： | 于群 朴在林 胡博 |
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| 作者单位： | （沈阳农业大学 信息与电气工程学院， 辽宁 沈阳 110866）,（沈阳农业大学 信息与电气工程学院， 辽宁 沈阳 110866）,（沈阳农业大学 信息与电气工程学院， 辽宁 沈阳 110866） |
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| 基金项目： | 基金项目：十二五国家科技支撑项目（2012BAJ26B00）。 |
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| 摘 要： | 为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 k W的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。
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| 关 键 词： | 关键词： 光伏功率预测；集合经验模态分解；BP神经网络；游程检验法；组合预测模型 |
A Hybrid Model for Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on EEMD-BP Combined Method |
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| YU Qun,PIAO Zailin and HU Bo. A Hybrid Model for Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on EEMD-BP Combined Method[J]. Power system and clean energy, 2016, 32(7): 133-137 |
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| Authors: | YU Qun PIAO Zailin HU Bo |
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