【摘 要】
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针对光伏发电短期预测准确性问题,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和改进粒子群优化算法（IPSO）的支持向量机（SVM）预测模型。该模型选择与预测日具有相同天气类型的历史光伏小时
【机 构】
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合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心,广东易事特电源股份有限公司
【基金项目】
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广东省引进创新科研团队计划项目（2011N015）, 校博士专项科研资助基金（JZ2015HGBZ0487）, 台达环境与教育基金会电力电子科教发展计划重大项目（DREM2015002）资助
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针对光伏发电短期预测准确性问题,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和改进粒子群优化算法（IPSO）的支持向量机（SVM）预测模型。该模型选择与预测日具有相同天气类型的历史光伏小时出力数据及相关气象因素作为输入变量,采用EEMD方法将历史光伏小时出力数据分解为一系列相对比较平稳的分量序列,针对不同特征子序列,建立选用不同核函数的SVM模型分别进行短期预测,并采用IPSO对不同SVM模型的参数进行优化。通过建立不同预测模型进行比较分析,验证了本文提出的组合预测模型具有较高的预测精度,对大规模光伏并网电力
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