【摘 要】
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针对光伏功率预测精度不高的特点,提出一种融合了奇异谱分析、K均值聚类法、时延特性和BP神经网络的光伏功率预测模型.利用相似日理论选取各天气类型训练样本,通过奇异谱分析
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海 200090;上海明华电力技术工程有限公司,上海 200090
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针对光伏功率预测精度不高的特点,提出一种融合了奇异谱分析、K均值聚类法、时延特性和BP神经网络的光伏功率预测模型.利用相似日理论选取各天气类型训练样本,通过奇异谱分析的分解及重构,提取出蕴含在时间序列中的趋势及准周期成分,利用K均值聚类法将重构后的各天气样本聚类分析为K类.每类以温度、风速、天气类型和历史功率作为样本属性,并通过延时器处理,形成具有时延特性的样本集,作为BP神经网络的输入,构建出基于SSA和K均值的TD-BP神经网络光伏功率预测模型.结果表明,该模型对于光伏功率有较精准的预测,具有一定的可行性及实用性.
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