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摘要
针对光伏功率预测方法精度不高和时效性低的问题，提出了一种基于时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）和极限学习机（ELM）相结合的超短期光伏功率预测方法。首先应用TVF-EMD方法对光伏功率数据进行分解，以便得到一组相对稳定的分量，降低不同功率影响因素之间的交互影响。然后采用ELM神经网络模型，根据各分量的特点构建不同的预测模型，来预测各个分量的值。将ELM预测的各分量值相加，从而获得最终的预测结果。算例结果表明该方法的有效性，相比传统模型其归一化均方根误差值降低了25.8%，标准平均绝对误差下降了17.97%，相关系数提高了8.3%。
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