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摘要:
为进一步提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日和交叉熵理论的光伏发电短期功率组合预测方法. 首先采用模糊C均值聚类方法对历史样本数据分类,并提出一种基于隶属度的指标来选取相似日. 然后采用最小二乘支持向量机、时间序列法和BP神经网络法分别预测光伏发电功率,通过交叉熵算法动态设置各预测时刻下单一方法的权重值,建立光伏发电功率的组合预测模型. 算例结果表明,所提方法能够动态识别单一预测方法包含的信息量,能确定更加合理的权重值,从而提高光伏发电功率的预测精度.
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文献信息
篇名 基于相似日和交叉熵理论的光伏发电功率组合预测
来源期刊 南京师范大学学报(工程技术版) 学科 工学
关键词 光伏发电 组合预测 相似日 隶属度 交叉熵
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 电气与电子工程
研究方向 页码范围 19-28
页数 10页 分类号 TM615
字数 7127字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-1292.2018.02.003
五维指标
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光伏发电
组合预测
相似日
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交叉熵
研究起点
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期刊影响力
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
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