【摘 要】
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针对确定性点功率预测不能准确反映出光伏功率的随机性和波动性的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO),优化相关向量机(RVM)的光伏功率区间预测模型。通过关联系数选出待预测日的相似日;对于选出的相似日采用混合核RVM模型进行训练预测;为了增加模型的精确度,采用PSO算法对混合核RVM模型的参数进行优化。实验结果表明,该方法具有更高的精度和可靠的区间宽度。
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针对确定性点功率预测不能准确反映出光伏功率的随机性和波动性的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO),优化相关向量机(RVM)的光伏功率区间预测模型。通过关联系数选出待预测日的相似日;对于选出的相似日采用混合核RVM模型进行训练预测;为了增加模型的精确度,采用PSO算法对混合核RVM模型的参数进行优化。实验结果表明,该方法具有更高的精度和可靠的区间宽度。
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