基于EMD-ESNs的光伏系统短期发电量预测

• 作者: 杨德全 王艳
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏系统 发电量预测 经验模态分解 回声状态网络
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 1436-1440
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

针对光伏系统发电量的影响因素,提出一种基于经验模态分解(EMD)与回声状态网络(ESNs)的组合光伏系统短期发电功率预测方法.通过对同日类型的历史发电功率数据进行EMD,得到其不同尺度的周期分量和趋势分量;滤除其体现数据差异的各个较小周期分量,针对体现数据共性的分量建立ESNs预测模型;最后,将预测值与趋势分量组合得到最终的预测结果.预测结果对比分析表明:该方法与单一回声状态网络、BP神经网络和小波神经网络预测方法相比,计算速度快,预测精度高,稳定性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	64	480	10.0	21.0
2	杨德全		1	4	1.0	1.0