【摘 要】
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为进一步有效提升光伏发电功率的预测精度,提出一种基于熵理论和改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的光伏发电功率预测方法.分析光伏发电功率的主要影响因素,从
【机 构】
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南京师范大学南瑞电气与自动化学院,南京210042;江苏省气电互联综合能源工程实验室,南京210046
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为进一步有效提升光伏发电功率的预测精度,提出一种基于熵理论和改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的光伏发电功率预测方法.分析光伏发电功率的主要影响因素,从熵理论角度出发,综合考虑距离熵和灰关联熵,提出以综合指标选取相似日;以极限学习机学习速度快和泛化能力强的特点为基础,采用L-M(Levenberg-Marquardt)算法修正极限学习机模型参数,获得模型最优网络,提高模型的预测精度.算例结果表明,所提方法可有效提高光伏发电预测精度,预测性能更佳.
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