【摘 要】
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针对现有的光伏功率超短期预测方法难以得到所需复杂的气象数据,且光伏时间序列具有混沌特性,将小波去噪后的光伏电站的历史功率数据利用C-C法挖掘数据自身所包含的各影响因
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,广东电网有限责任公司惠州供电局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51708194,51507014),湖南省教育厅科学研究重点项目(18A120)
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针对现有的光伏功率超短期预测方法难以得到所需复杂的气象数据,且光伏时间序列具有混沌特性,将小波去噪后的光伏电站的历史功率数据利用C-C法挖掘数据自身所包含的各影响因子。利用鸡群算法(CSO)对小波神经网络(WNN)的初值进行寻优,来提升WNN的预测性能。由于径向基函数(RBF)神经网络预测模型处理非线性输入输出关系具有较好的效果,将光伏功率时间序列分解为线性部分和非线性部分。提出一种CSO-WNN-RBF组合预测模型,利用CSO-WNN模型和RBF模型有序预测序列的线性部分和非线性部分,实现光伏电站输出功
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