基于经验模态分解和ELM神经网络的逐时太阳能辐照量预测

【摘要】：准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统具有重要意义。提出一种基于经验模态分解(EMD)和ELM神经网络的逐时辐照量组合预测模型。首先,根据预测日的环境信息,构建相似日逐时辐照量时间序列;然后,将时间序列进行EMD,分解为具有不同频率的信号,并对每个信号建立ELM神经网络预测模型;最后,将不同信号的预测值相加便可得到原始辐照量序列的预测值。算例比较表明,所提方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度和更快的运算速度。 【作者单位】： 天津大学智能电网教育部重点实验室;中国电力科学研究院(国网计量中心);
【关键词】： 经验模态分解 ELM神经网络 太阳能 辐照量 预测 模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51077098) 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA05A107) 国家电网公司科技项目(ZDK/GW021-2012)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言太阳能辐照量是影响光伏出力最直接、最显著的因素。受大气云层、湿度等环境因素的影响,辐照量具有典型的非平稳性和随机性。因此,准确的太阳能辐照量预测对于光伏出力预测、光伏接入电网、光伏系统规划和调度等具有极其重要的意义。受测量设备不足等因素的影响,国内对辐

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