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摘要
为提高光伏发电功率的预测精度，提出一种优化变分态分解（VMD）、多策略改进黏菌优化算法（MISMA）和深度混合核极限学习机（DHKELM）的短期光伏功率组合预测方法。首先，利用VMD分解技术将不同天气类型的功率数据分解成多个模态分量，为避免模态分量间的频率混淆，使用狩猎者（HPO）算法优化VMD的关键参数-分解层数和惩罚因子；然后，针对不同天气类型分解的各分量建立DHKELM预测模型，并采用MISMA优化DHKELM模型的超参数；最后，将各模态分量预测结果求和重构作为最终预测结果。利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析，实验结果表明：该方法在不同天气类型下均能实现较好的预测效果，预测精度明显优于单一预测模型，与其他方法对比，验证了该方法的有效性。
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单位新疆大学; 昌吉学院
