基于相似日聚類和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率預(yù)測(cè)

打開文本圖片集

收稿日期：2022-10-23

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（51877070）；河北省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（19214501D；20314501D）；河北省自然科學(xué)基金（E2021208008）

通信作者：李 爭(zhēng)（1980—），男，博士、教授，主要從事新型電機(jī)和可再生能源發(fā)電方面的研究。Lzhfgd@163.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1608 文章編號(hào)：0254-0096（2024）02-0460-09

摘 要：由于光伏發(fā)電的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性會(huì)影響功率預(yù)測(cè)的精度，提出一種基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCC）、K-均值算法（K-means）、變分模態(tài)分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)（ KELM）的光伏功率短期預(yù)測(cè)模型。（剩余15665字）