论文部分内容阅读
为了提高短期光伏发电的预测精度,减少光伏发电不稳定性对于用户和电网的影响,提出一种结合相似日理论和K-means改进蝙蝠算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)正则化参数和核参数的光伏发电功率短期预测方法。该方法通过历史数据集和预测日数据分析影响光伏发电功率的因素,构建日特征向量,筛选历史日数据作为训练集,并将预测日数据作为校验集。利用改进的蝙蝠算法全局寻优特性对LSSVM的参数进行优化,构建短期光伏发电功率预测模型。将所提模型与其