基于EEMD-SVM方法的光伏電站短期出力預測

【摘要】：針對光伏電站日前小時短期出力預測問題,提出一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量機(support vector machines,SVM)的EEMD-SVM組合模型預測方法。該方法將天氣類型分為突變天氣和非突變天氣。首先采用EEMD分解法將歷史光伏電站小時出力數(shù)據(jù)分解為一系列相對平穩(wěn)的分量序列,對不同的天氣類型考慮不同的氣象因素,然后采用SVM法對所分解的各分量序列分別建立預測模型,選用不同的核函數(shù)和參數(shù)以取得單個分量序列的最佳預測精度。算例結(jié)果表明,分類建模思想和EEMD-SVM組合預測法能夠使突變天氣預測結(jié)果的平均絕對百分比誤差減少5%,非突變天氣的減少3%。 【作者單位】： 教育部光伏系統(tǒng)工程研究中心(合肥工業(yè)大學);
【關(guān)鍵詞】： 集合經(jīng)驗模態(tài)分解 支持向量機 光伏電站 短期預測 組合預測模型
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973計劃)(2009CB219708) 國家自然科學基金項目(50837001,51077033) 廣東省創(chuàng)新團隊項目(2011N015)~~
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言隨著全球范圍內(nèi)化石能源的緊缺和環(huán)境污染等問題的日益突出,開發(fā)利用新能源和可再生能源,實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)健康發(fā)展,己成為世界各國的共識。太陽能光伏發(fā)電及其應用是集開發(fā)利用綠色可再生能源、改善生態(tài)環(huán)境、改善人民生活條件于一體而面向21世紀人類發(fā)展的重大課題[1]。

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可持續(xù)發(fā)展約束下小型火電廠危機管理研究    楊實俊

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基于支持向量機的電解液成分預測    童振

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基于支持向量機（SVM）的火電電廠工程造價預測研究    武曉娟

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高壓直流輸電系統(tǒng)故障診斷方法研究    劉鳳龍

電能質(zhì)量分析技術(shù)研究與實現(xiàn)    宋曉芳

基于模式識別的汽輪發(fā)電機組故障診斷系統(tǒng)    毛繼珮

基于支持向量機的電力系統(tǒng)短期負荷預測    冷北雪

基于小波變換和支持向量機的電力電子電路故障診斷研究    顧曉光

基于支持向量機的電力系統(tǒng)短期負荷預測研究    張紅梅