基于EMD与ELM的光伏电站短期功率预测

• 作者: 李多 杨立霞 董海鹰
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电站 功率预测 经验模态分解 极限学习机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 173-177
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

针对传统光伏电站功率预测方法精度不高的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与极限学习机(EUM)组合功率预测方法.该方法中,首先利用EMD分解分辨率为15 min的功率序列,得到一组相对平稳的分量,减少不同功率影响因素间的相互影响;然后针对各分量的不同特性,考虑相应气象因素作为输入,利用ELM神经网络建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后对ELM预测的各分量值求和,从而得到最终预测结果.算例仿真表明,该方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董海鹰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	130	736	16.0	21.0
2	杨立霞	兰州交通大学自动化与电气工程学院	6	37	3.0	6.0
3	李多	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	21	1.0	1.0