低成本微电网轻量化在线超短期光伏功率预测算法设计

• 作者: 何婷 陈奇芳 陈晓科 黄锦成
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 光伏功率预测 超短期 轻量化 核函数极限学习机
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1658-1666
• 页数: 9页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2016.60303

摘要

本文结合用户侧光伏微电网的实际工程需求,研究了满足嵌入式应用需求的轻量化在线超短期光伏功率预测算法.采用了核函数极限学习机算法作为在线超短期光伏功率预测算法的核心,通过使用特征序列代替传统时间序列作为训练样本集,实现了数据量的轻量化设计;通过基于趋势加权相似度的训练样本精选,提高了算法精度,简化了计算量,降低了算法计算时间,通过嵌入式系统实验测试结果表明,本文提出的轻量化超短期光伏预测算法在精度、计算时间和数据存储等方面都能满足嵌入式系统低成本应用的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓科		32	244	8.0	14.0
3	何婷	华南理工大学电力学院广东省绿色能源技术重点实验室	16	230	8.0	15.0
4	陈奇芳	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	4	2	1.0	1.0
7	黄锦成		1	2	1.0	1.0