【摘 要】
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为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司高邮供电分公司,国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司,南京理工大学自动化学院,上海绿色环保能源有限公司
【基金项目】
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江苏省重点研发计划资助项目“源网荷储一体化级联多端口变换器多目标解耦与优化控制关键技术”(BE2019018)
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为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。
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