基于相似日聚类和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率预测

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收稿日期：2022-10-23

基金项目：国家自然科学基金（51877070）；河北省重点研发计划（19214501D；20314501D）；河北省自然科学基金（E2021208008）

通信作者：李 争（1980—），男，博士、教授，主要从事新型电机和可再生能源发电方面的研究。Lzhfgd@163.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1608 文章编号：0254-0096（2024）02-0460-09

摘 要：由于光伏发电的随机性和不稳定性会影响功率预测的精度，提出一种基于皮尔逊相关系数（PCC）、K-均值算法（K-means）、变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、核函数极限学习机（ KELM）的光伏功率短期预测模型。（剩余15665字）