【摘 要】
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为了实现对并网型光伏电站调度，提出了一种基于集合经验模态能分解（EEMD）与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解，得到本征模函数分
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为了实现对并网型光伏电站调度，提出了一种基于集合经验模态能分解（EEMD）与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解，得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res，降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题，针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40kW的光伏系统进行预测，并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明，所提出的方法有效地提高了预测精度。
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