【摘 要】
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相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2016A010104016),广东电网公司科技项目(GDKLQQ20152066)
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相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(
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