科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
考虑到光伏发电功率具有波动性和不稳定性的特点，因此需要对光伏发电功率进行准确有效的预测，以保证电力系统的安全、稳定运行。首先，利用熵权-灰色关联分析法筛选出影响光伏发电功率的主要因素；其次，结合高斯核函数和多项式核函数构造具有更强泛化能力的混合核极限学习机（HKELM），同时针对黏菌算法（SMA）易陷入局部极值和收敛准确度低的问题，引入Levy飞行策略和自适应t分布策略对黏菌算法进行创新性改进；然后，采用改进后的黏菌算法（ISMA）对HKELM模型的参数进行优化，并建立ISMA-HKELM光伏发电功率预测模型；最后，将预测模型应用到实际案例中，并与其他模型的预测结果及误差进行对比分析。结果表明，所提预测模型的准确度更高、稳定性更强，为实现微电网能量管理中的发电优化调度、负荷管理提供一定的依据。
-
单位安科瑞电气股份有限公司
