【摘 要】
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由于光伏发电系统的并网运行会对电网产生周期性的冲击,影响电网的稳定运行,因此对光伏发电量的预测就显得尤为关键。基于此,提出采用熵值法和极端学习机（extreme learning ma
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71271084）
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由于光伏发电系统的并网运行会对电网产生周期性的冲击,影响电网的稳定运行,因此对光伏发电量的预测就显得尤为关键。基于此,提出采用熵值法和极端学习机（extreme learning machine,ELM）模型相结合的方法进行短期光伏发电量预测。将初始数据无量纲化后再进行熵值法处理,使用结合权重系数的数据训练网络,采用ELM模型进行发电量预测实验,将其预测结果与其他文献预测结果进行比较分析,结果表明,熵值法结合ELM模型方法的预测精度更高,运行速度更快。
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