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摘要
为了提高光伏电站短期预测功率的精度，提出一种基于相似日原理和改进CPSO-Elman神经网络模型的光伏电站短期功率预测方法。将历史运行数据按照时长划分不同季节，采用欧式距离对天气类型进行处理并建立天气类型系数，通过灰色关联分析法和余弦相似度指标结合选取相似日。由于粒子群算法搜索速度慢且存在易早熟等缺陷，采用改进混沌粒子群(CPSO)来优化Elman神经网络的权值和阈值，对夏季不同天气类型条件下的短期功率分别预测。选用南疆某光伏电站2020年运行数据进行分析，结果表明：CPSO-Elman在非晴天条件下也具有较高的预测精度。
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单位昌吉学院
