基于EMD与ELM的光伏电站短期功率预测

被引：23
|
作者：
李多
董海鹰
杨立霞
机构：
[1] 兰州交通大学自动化与电气工程学院
来源：
可再生能源 | 2016年 / 02期
关键词：
光伏电站; 功率预测; 经验模态分解; 极限学习机;
D O I：
10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2016.02.003
中图分类号：
TM615 [太阳能发电];
学科分类号：
0807 ;
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(ELM)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。
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页码：173 / 177
页数：5
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