【摘 要】
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光伏发电功率受自然环境因素影响较大,具有很强的随机性和波动性,准确及时的光伏发电功率预测对电网的调度运行具有重要的意义.提出了一种基于PSO与ELM组合算法的短期光伏发
【机 构】
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郑州大学产业技术研究院,国家电网有限公司国家电力调度通信中心,国网河南省电力公司嵩县供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51507155).
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光伏发电功率受自然环境因素影响较大,具有很强的随机性和波动性,准确及时的光伏发电功率预测对电网的调度运行具有重要的意义.提出了一种基于PSO与ELM组合算法的短期光伏发电功率预测模型.该模型通过调整粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)不同阶段的寻优重点,为极限学习机(extreme learning machine, ELM)设定出了最佳网络参数,避免了ELM随机产生输入层权值和隐含层阈值造成的网络不稳定问题.同时结合传统神经网络和ELM网络隐含层节点选取原则
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