结合熵值法和极端学习机的短期光伏发电量预测

• 作者: 唐平舟 陈镝
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 熵值法 极端学习机 光伏发电预测 径向基函数
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 新能源发电与并网
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TK519
• 字数: 3809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2015.10.004

摘要

由于光伏发电系统的并网运行会对电网产生周期性的冲击,影响电网的稳定运行,因此对光伏发电量的预测就显得尤为关键.基于此,提出采用熵值法和极端学习机(extreme learning machine,ELM)模型相结合的方法进行短期光伏发电量预测.将初始数据无量纲化后再进行熵值法处理,使用结合权重系数的数据训练网络,采用ELM模型进行发电量预测实验,将其预测结果与其他文献预测结果进行比较分析,结果表明,熵值法结合ELM模型方法的预测精度更高,运行速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐平舟	华北电力大学经济与管理学院	12	25	3.0	3.0
2	陈镝	华北电力大学经济与管理学院	2	5	2.0	2.0