基于熵理论和改进ELM的光伏发电功率预测

• 作者: 王琦 季顺祥 钱子伟 陈佳浩 方昊宸
• 来源期刊: 太阳能学报
• 关键词: 光伏发电 功率预测 极限学习机 熵理论 L-M算法
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 151-158
• 页数: 8页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

为进一步有效提升光伏发电功率的预测精度,提出一种基于熵理论和改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的光伏发电功率预测方法.分析光伏发电功率的主要影响因素,从熵理论角度出发,综合考虑距离熵和灰关联熵,提出以综合指标选取相似日;以极限学习机学习速度快和泛化能力强的特点为基础,采用L-M(Levenberg-Marquardt)算法修正极限学习机模型参数,获得模型最优网络,提高模型的预测精度.算例结果表明,所提方法可有效提高光伏发电预测精度,预测性能更佳.