基于相似日和EM-ELM的短期光伏功率预测

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摘要：光伏功率精准预测有助于电网调度中心提前编制出科学的调度计划，从而提升经济效益。提出一种基于相似日理论结合极限学习机（extreme learning machine，ELM）的光伏功率预测模型。首先，采用皮尔森相关系数法挑选出与光伏出力相关程度最强的气象特征；其次，采用模糊C均值聚类法（fuzzy-c-means algorithm，FCM）将历史样本数据按照所选的气象特征划分相似日；最后，根据预测日天气类型选取对应相似日数据样本集，利用增量型极限学习机进行预测，将影响光伏出力的主要天气特征量作为输入，光伏发电功率作为输出，并采用改进的果蝇优化算法对极限学习机隐含层参数进行优化。（剩余9669字）