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摘要
光伏发电功率的精准预测对提升电网规划和调度能力具有重要意义。文章提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法。首先，建立光伏功率与气象因素关系，确定输入信号，对光伏电站异常数据进行清除与重补；其次，采用小波分解法分别提取辐照强度、相对湿度、温度的不同频率特征信号，并引入改进自适应遗传算法对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优；最后，构建各序列的WT-IAGA-BP模型，根据不同天气类型划分光伏功率短期预测结果。经过仿真验证，与GA-BP,IAGA-BP,WT-GA-BP方法对比，表明该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。
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