基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

来源期刊：控制工程2013年第3期

论文作者：刘士荣 李松峰 宁康红 周啸波 荣延泽

文章页码：386 - 390

关键词：光伏发电系统;相似日;极端学习机;发电功率预测;

摘    要：为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。