基于PCA-GA-ELM的光伏發電功率預測研究
作者：程港; 林小峰; 宋紹劍; 林予彰; 黃清寶 廣西大學電氣工程學院; 廣西南寧530004; 馬薩諸塞大學洛厄爾分校電氣與計算機工程學院; 馬薩諸塞州洛厄爾01851
摘要：針對目前光伏發電功率預測方法所存在的預測精度較低和不同天氣類型適應性較弱的問題,提出一種利用主成分分析(PCA)和遺傳算法(GA)改進極限學習機(ELM)的光伏發電功率預測模型(PCA-GA-ELM預測模型)。該模型的計算過程:首先,基于季節因素和天氣類型等氣象因素對于光伏發電系統的影響,在不同季節下建立了不同的子模型,并利用灰色關聯分析法選取同種天氣類型下的相似日;然后,利用PCA將多個原始輸入變量降維成少數彼此獨立的變量;最后,利用GA對ELM的初始權值和閾值進行尋優。此外,文章利用光伏電站的實際發電功率數據對預測模型進行驗證。分析結果表明,PCA-GA-ELM預測模型具有較高的預測精度和較強的泛化能力。
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