【摘 要】
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通过挖掘光伏序列的混沌特性,提出一种基于混沌特征改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)相关向量机(relevance vector machine,RVM)预测方法,确定RVM参数
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海市杨浦区 200090
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通过挖掘光伏序列的混沌特性,提出一种基于混沌特征改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)相关向量机(relevance vector machine,RVM)预测方法,确定RVM参数与光伏发电输出功率混沌特征间的物理联系.首先,利用伪近邻法和复自相关法计算光伏序列的混沌参数,重构相空间,确定RVM高斯核的径向范围;然后,利用WOA对RVM参数进行寻优,提高核函数泛化能力和收敛速度,完善超短期预测方法;最后,运用实际光伏发电输出功率数据,仿真分析5个典型日的预测效果.结果表明,所提方法在不同天气情况下具有良好的预测准确度和适应性.
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