【摘 要】
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对光伏上网发电量进行短期预测,可以为电力部门的调度以及用电计划的调整提供参考。提出了一种基于最小二乘支持向量机（least square support vector machines,LS-SVM）对短期光
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(1208RJZA180)
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对光伏上网发电量进行短期预测,可以为电力部门的调度以及用电计划的调整提供参考。提出了一种基于最小二乘支持向量机（least square support vector machines,LS-SVM）对短期光伏上网发电量的预测方法,LS-SVM方法具有好的泛化能力。以甘肃某地区电厂的并网发电全年实测数据为实例,同时考虑到短期太阳辐射和光伏电池温度对光伏发电量的影响,建立了基于 LS-SVM的短期预测模型。与现有的前向神经网络预测方法进行比较,实验结果表明,该方法能获得更好的预测效果,具有一定的应用潜力。
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