【摘 要】
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准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司六安供电公司,安徽大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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国网六安供电公司科技项目(5212N0180061)
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准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化(MVO)算法易陷入局部最优的缺点;然后,在MVO算法的位置矢量更新中,引入一种非线性惯性权值下降策略,并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索,采用HIMVO算法对SVM参数寻优,将优化后的HIMVO-SVM算法用于光伏发电功率预测。最后,在3种不同天气类型下对某地光伏电站输出功率进行
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