【摘 要】
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针对非晴空条件下光伏发电短期功率预测精度不高的问题，提出一种基于自适应混合核的相关向量机光伏发电短期功率预测方法。通过构造混合核函数和自适应寻优核参数来增强预测模型的泛化和学习能力，建立对多尺度多模态变化数据的映射关系，实现光伏发电功率随机性波动规律的机器学习和有效捕捉。采用关联系数筛选历史相似日，通过历史相似日数据自动确定最优预测模型。最后，采用美国俄勒冈州某光伏电站的实测数据进行实验，对比该文
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划面上基金（2017JM5138）；
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针对非晴空条件下光伏发电短期功率预测精度不高的问题，提出一种基于自适应混合核的相关向量机光伏发电短期功率预测方法。通过构造混合核函数和自适应寻优核参数来增强预测模型的泛化和学习能力，建立对多尺度多模态变化数据的映射关系，实现光伏发电功率随机性波动规律的机器学习和有效捕捉。采用关联系数筛选历史相似日，通过历史相似日数据自动确定最优预测模型。最后，采用美国俄勒冈州某光伏电站的实测数据进行实验，对比该文方法与其他预测方法的功率预测精度。结果表明该文预测方法在非晴空条件下对光伏发电短期功率预测精度最高。
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