【摘 要】
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为了精准预测光伏发电输出功率，文章提出了一种基于多气象要素降维、优化后的变分模态分解（OVMD）技术、自适应t分布的麻雀搜索算法（t SSA）和最小二乘法向量机（LSSVM）的光伏发电输出功率预测模型。利用OVMD技术对输入光伏时间序列数据进行分解处理，引入t SSA对利用各模态分量建立的LSSVM模型进行参数寻优，搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏功率预测模型，并使用了中国东南
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41401572）； 江苏省高校优势学科项目（PAPD）；
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为了精准预测光伏发电输出功率，文章提出了一种基于多气象要素降维、优化后的变分模态分解（OVMD）技术、自适应t分布的麻雀搜索算法（t SSA）和最小二乘法向量机（LSSVM）的光伏发电输出功率预测模型。利用OVMD技术对输入光伏时间序列数据进行分解处理，引入t SSA对利用各模态分量建立的LSSVM模型进行参数寻优，搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏功率预测模型，并使用了中国东南沿海某地区3 a的气象数据和实时的光伏输出功率数据进行模型性能验证，通过与SVM,LSSVM,VMD-LSSVM和VMDSSA-LSSVM 4种模型的预测性能对比，OVMD-t SSA-LSSVM模型的预测精度和拟合效果均最优。实验数据表明，该模型的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别小于3%和0.35，决定系数（R-Square）超过了97%。最后，通过光伏气象要素降维处理，进一步提升了OVMD-t SSA-LSSVM模型性能。
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