| 基于极端学习机的光伏发电功率短期预测 |
| |
| 引用本文： | 刘士荣,李松峰,宁康红,周啸波,荣延泽.基于极端学习机的光伏发电功率短期预测[J].控制工程,2013,20(3). |
| |
| 作者姓名： | 刘士荣 李松峰 宁康红 周啸波 荣延泽 |
| |
| 作者单位： | 1. 杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州,310018
2. 浙江省电力设计院,浙江杭州,310012 |
| |
| 基金项目： | 浙江省科技厅重大专项重点工业项目，国家自然科学基金项目 |
| |
| 摘 要： | 为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域.通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率.该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测.通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果.
|
| 关 键 词： | 光伏发电系统 相似日 极端学习机 发电功率预测 |
Short-Term Forecasting of PV Capacity Based on Extreme Learning Machine in Similar Days |
| |
| LIU Shi-rong
,
LI Song-feng
,
NING Kang-hong
,
ZHOU Xiao-bo
,
RONG Yan-ze.Short-Term Forecasting of PV Capacity Based on Extreme Learning Machine in Similar Days[J].Control Engineering of China,2013,20(3). |
| |
| Authors: | LIU Shi-rong LI Song-feng NING Kang-hong ZHOU Xiao-bo RONG Yan-ze |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
