结合熵值法和极端学习机的短期光伏发电量预测

【摘要】：由于光伏发电系统的并网运行会对电网产生周期性的冲击,影响电网的稳定运行,因此对光伏发电量的预测就显得尤为关键。基于此,提出采用熵值法和极端学习机(extreme learning machine,ELM)模型相结合的方法进行短期光伏发电量预测。将初始数据无量纲化后再进行熵值法处理,使用结合权重系数的数据训练网络,采用ELM模型进行发电量预测实验,将其预测结果与其他文献预测结果进行比较分析,结果表明,熵值法结合ELM模型方法的预测精度更高,运行速度更快。 【作者单位】： 华北电力大学经济与管理学院;
【关键词】： 熵值法 极端学习机 光伏发电预测 径向基函数
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271084)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 进入21世纪以来,由于传统化石能源不可再生且越来越稀缺,表现出使用效率低、碳排放严重、污染生态环境等缺点,能源问题一直是人们所关注的主要课题,开发新能源势在必行。在水能、风能、海洋能、地热能、太阳能这几种新的能源中,太阳能最具有发展潜能,它是一种取之不尽,用之不

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