基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测

摘要：

近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题.对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型.首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取不同时段与气象条件下的出力波动特征;然后,构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型,在网络宽度上扩展节点数目,并通过求解矩阵伪逆训练神经网络,在保证较强高维数据拟合能力的同时,具有较高的计算效率;最后,采用实际光伏发电数据进行算例分析,通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较,验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性.

关键词：光伏发电功率预测、自组织映射、宽度学习系统、多步长预测

所属期刊栏目：45

资助基金：国家自然科学基金资助项目52077136

在线出版日期：2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：55-64