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基于EMD-RVM的短期光伏发电系统功率预测
引用本文:桑康伟,王坤,高文根.基于EMD-RVM的短期光伏发电系统功率预测[J].四川理工学院学报(自然科学版),2019(1):45-51.
作者姓名:桑康伟  王坤  高文根
作者单位:检测技术与节能装置安徽省重点实验室安徽工程大学
摘    要:由于光伏发电并网会对电网产生冲击,进而影响电网的稳定,因此提高光伏发电预测的精度对电网具有重要的意义。考虑到光伏出力的非平稳性和随机性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和相关向量机(RVM)的组合方法(EMD-RVM)对光伏发电系统功率进行预测。首先把历史数据按照天气类型进行分类,利用欧氏距离算法筛选出与待预测日特征相似的历史数据;然后将光伏发电输出功率序列进行集合经验模态分解,得到若干个不同频率的相对平稳的固有模态分量(IMF),通过分析不同分量的特征规律对各分量建立对应的RVM模型,再将各分量的预测值等权值求和得到最终预测值。仿真结果表明,同一些传统预测方法相比,利用EMD-RVM组合方法进行光伏发电预测具有较高的预测精度。

关 键 词:光伏预测  经验模态分解  相关向量机  相似日

Power Prediction of Short-term Photovoltaic Power Generation System Based on EMD-RVM
Abstract:
Keywords:
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