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| 基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术 | |
| 引用本文： | 何之倬,张颖,郑刚,郑芳,黄琬迪,张沈习,程浩忠.基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术[J].上海交通大学学报,2024(3):285-294. |
| 作者姓名： | 何之倬 张颖 郑刚 郑芳 黄琬迪 张沈习 程浩忠 |
| 作者单位： | 1. 国网上海市电力公司青浦供电公司;2. 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(51907123)； |
| 摘 要： | 提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先，提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标，筛选历史样本单元并优化ELM训练集；然后，提出ELM参数混合寻优算法，利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM模型隐层输入及输出权重与偏置参数，并采用训练后的模型预测光伏功率区间；最后，基于光伏电站与气象站历史数据构建实际算例，预测光伏功率区间，并与其他方法得到的结果进行对比.算例结果表明：所提方法在增加区间预测可信度的同时，能较大程度提高区间预测准确度. |
| 关 键 词： | 光伏功率 区间预测 极限学习机 参数优化 加权欧氏距离指标 |