【摘 要】
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为了进一步提高光伏出力预测的精度,提出了一种基于在线序列极限学习机的光伏发电中长期功率预测方法.结合在线序列极限学习机学习速度快、泛化能力强的特点,通过对大量气象
【机 构】
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南京师范大学南瑞电气与自动化学院,南京师范大学江苏省电气互联综合能源工程实验室
【基金项目】
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江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0386)
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为了进一步提高光伏出力预测的精度,提出了一种基于在线序列极限学习机的光伏发电中长期功率预测方法.结合在线序列极限学习机学习速度快、泛化能力强的特点,通过对大量气象数据和历史发电数据综合处理,对光伏发电系统的输出功率进行预测.同时,由于实时数据的不断输入,该方法能够对预测模型进行在线更新.算例仿真研究表明,该预测方法与反向传播神经网络、支持向量机方法相比,能够有效提高预测精度,满足在线应用的需求,具有较好的应用前景.
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