【摘 要】
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提升光伏发电预测的准确性有助于电网的调度管理和经济运行，其关键在于建立高效适用的预测模型。首先采用皮尔逊（Person）相关系数法对影响光伏出力的主要因素进行筛选，确立预测模型的输入特征向量；提出了一种融合Person相关系数法与遗传算法（GA）优化的ELM混合预测模型，并对预测模型中随机生成的参数进行了优化；以某一光伏电站的历史数据为研究对象，采用GA-ELM预测模型对预处理后的数据进行训练和测
【基金项目】
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国网公司科技项目（4000-202122070A-0-0-00）～～；
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提升光伏发电预测的准确性有助于电网的调度管理和经济运行，其关键在于建立高效适用的预测模型。首先采用皮尔逊（Person）相关系数法对影响光伏出力的主要因素进行筛选，确立预测模型的输入特征向量；提出了一种融合Person相关系数法与遗传算法（GA）优化的ELM混合预测模型，并对预测模型中随机生成的参数进行了优化；以某一光伏电站的历史数据为研究对象，采用GA-ELM预测模型对预处理后的数据进行训练和测试，基于模型开展了四个季节典型日的光伏发电功率预测。结果表明：混合预测模型比单一的ELM预测模型和Person相关系数与ELM混合的预测模型的预估偏差率分别降低了19.2%和4.3%,验证了本文模型具有更高的准确性和稳定性。
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