【摘 要】
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为了解决因天气因素导致的光伏出力预测不确定性和随机性问题,更好地量化光伏出力预测偏差的波动范围。提出了基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和改进
【机 构】
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天津理工大学电气电子工程学院,天津农学院工程技术学院
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目(08JCZDJC18600),天津市教委重点基金项目(2006ZD32)
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为了解决因天气因素导致的光伏出力预测不确定性和随机性问题,更好地量化光伏出力预测偏差的波动范围。提出了基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和改进的蚁狮算法(IALO)优化核极限学习机(KELM)的光伏发电功率区间预测模型。利用CEEMDAN将历史功率信号分解为多个模态函数(IMF)分量,然后,计算各IMF的熵值,相近的熵值重新组合新序列。借助采用IALO调整输出层权重的KELM网络建立预测模型,对各序列进行区间构造并根据区间预测偏差调整区间模型,再叠加区间预测结果。以实际数据
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