【摘 要】
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本文提出一种基于改进EMD算法及Elman算法相结合的光伏功率预测方法.首先对历史数据根据辐照时长及辐照强度进行聚类分析,确定待预测日的所属类别及对应的辐照强度待预测时段
【机 构】
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东南大学电气工程学院,江苏省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金资助;江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目
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本文提出一种基于改进EMD算法及Elman算法相结合的光伏功率预测方法.首先对历史数据根据辐照时长及辐照强度进行聚类分析,确定待预测日的所属类别及对应的辐照强度待预测时段;其次根据主环境特征量在待预测日所属类别中构建同类型日时间序列,利用改进EMD算法对同类型相似日时间序列进行中值滤波,并按波动程度进行模态分解,同类型模态划归一类,最后采用Elman算法对各模态类进行辐照强度预测,进而得到光伏逐时发电功率值.该方法旨在提高弱辐照情况下对辐照强度预测精准度,经验证,该方法适应了不同类型日的辐照强度预测,能够在一定程度上提高预测精度.
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