【摘 要】
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针对现有光伏发电功率超短期预测法,建模复杂、准确度低,难以满足实际需求的问题,提出一种综合考虑太阳辐射和光伏输出功率混沌特征提取的DMCS-WNN组合预测法。首先,在分析影
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873159);上海市自然科学基金项目(15ZR1418000)~~
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针对现有光伏发电功率超短期预测法,建模复杂、准确度低,难以满足实际需求的问题,提出一种综合考虑太阳辐射和光伏输出功率混沌特征提取的DMCS-WNN组合预测法。首先,在分析影响光伏发电输出功率各外界因素基础上,利用C-C法进行混沌吸引子重构,挖掘数据自身蕴含的影响发电功率的各因素信息,并根据相关性分析,选择太阳辐射作为附加输入因子;然后,针对小波神经网络(wavelet neural network,WNN)初值敏感性不足,利用布谷鸟搜索算法(cuckoo search,CS)进行寻优,并提出一种双模式布谷鸟搜索算法(dual-modecuckoosearch,DMCS)以提高传统CS的收敛速度和搜索能力;最后,建立光伏发电功率DMCSWNN预测模型,并基于实例仿真,分析其在突变和非突变天气情况下的预测效果。结果表明:该预测法在各天气类型中均保持良好的预测准确度和适用性。
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