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考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测
作者姓名:徐一伦  张彬桥  黄婧  谢枭  王若昕  沈丹青  何丽娜  杨凯帆
作者单位:1. 三峡大学 电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002;2. 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司,湖北 荆门 448000
基金项目:国家自然科学青年基金资助项目(52007102)
摘    要:为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量。针对狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA),并通过IWPA对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,lSSVM)进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型。采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明:无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小。

关 键 词:天气类型  相似日  光伏发电功率  最小二乘支持向量机
收稿时间:2021-08-19
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