【摘 要】
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准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义。提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。
【基金项目】
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西藏自治区自然科学基金(XZ2019ZRG-52(Z))。
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准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义。提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。IBBDE算法采用广义反向学习初始化种群和自适应调整交叉概率对骨干差分进化算法进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用IBBDE算法优化LSSVM预测模型的正规化参数和核参数来提高模型的预测精度。采用西藏某光伏电站发电功率进行预测仿真,结果表明:晴天天气下,IBBDE-LSSVM模型预测结果平均绝对误差和均方根误差分别为5.39%和3.
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