【摘 要】
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针对光伏发电功率随机波动性导致预测难度大这一问题，提出采用改进的经验模态分解（CEEMD）对原始光伏发电功率数据进行分解，得到不同尺度的模态分量；然后引入麻雀搜索算法（SSA）对支持向量机（SVM）进行优化，建立不同尺度模态分量的预测模型；最后将各预测值叠加得到最终的光伏发电功率预测值。仿真结果表明，所提CEEMD-SSA-SVM光伏发电功率预测方法在保证原始光伏发电功率序列经CEEMD处理后具有
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52266018）； 新疆维吾尔自治区重点研发项目（2022B01016-1）；
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针对光伏发电功率随机波动性导致预测难度大这一问题，提出采用改进的经验模态分解（CEEMD）对原始光伏发电功率数据进行分解，得到不同尺度的模态分量；然后引入麻雀搜索算法（SSA）对支持向量机（SVM）进行优化，建立不同尺度模态分量的预测模型；最后将各预测值叠加得到最终的光伏发电功率预测值。仿真结果表明，所提CEEMD-SSA-SVM光伏发电功率预测方法在保证原始光伏发电功率序列经CEEMD处理后具有较小的重构误差的前提下，极大地提高了预测精准度。
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