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摘要
光伏发电功率预测对电网调度工作有着重要的指导意义。以其光伏电站为研究对象，首先分析季节类型、天气类型和气象要素等因素对光伏功率的影响，对历史数据进行分类，选择合适的特征作为训练集；其次，针对支持向量回归机（SVR）模型对内部参数依赖性较高这一现象，设计粒子群优化（PSO）算法对SVR模型的惩罚系数、不敏感损失系数和尺度参数进行寻优，建立基于PSO-SVR方法的光伏功率预测模型；最后，通过实际案例，选择BP神经网络、SVR和PSO-SVR等方法进行罗泾灰场的光伏功率预测并作比较，验证了所提方法能较好地跟踪实测曲线，对光伏功率的预测结果更接近实测值。
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单位国网上海市电力公司
