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摘要
目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题。方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差。以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作为训练集,根据预测结果的误差大小合并数据,建立新的PSO-SVM弱学习器。最终运用改进的PSO算法找出每个弱学习器的系数,建立预测模型。结果:实验结果显示此模型相较于传统的BP、SVM模型预测效果有了明显的提升。结论:本预测模型具有较精确的预测能力和较强的适应性,并且适应于任何不同天气类型和不同因素的训练数据。
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