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基于光伏發電影響因素分析的集成建模及預測應用
楊凌帆; 劉倩; 張雨金; 周郅皓; 周杭霞 中國計量大學信息工程學院; 浙江杭州310018
關鍵詞：計量 光伏發電 預測模型 因素重要性分析 梯度提升決策樹算法
摘要：目的:開發一種短期光伏發電功率預測模型,解決電能接入并網后對電網的穩定性和安全性產生影響的問題。方法:利用每日的光伏部分數據建立模型,剩余數據作為測試集,得到每天發電功率的誤差。以誤差最小的作為測試集,剩余天數的光伏數據作為訓練集,根據預測結果的誤差大小合并數據,建立新的PSO-SVM弱學習器。最終運用改進的PSO算法找出每個弱學習器的系數,建立預測模型。結果:實驗結果顯示此模型相較于傳統的BP、SVM模型預測效果有了明顯的提升。結論:本預測模型具有較精確的預測能力和較強的適應性,并且適應于任何不同天氣類型和不同因素的訓練數據。
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