基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术 |
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作者姓名: | 何之倬 张颖 郑刚 郑芳 黄琬迪 张沈习 程浩忠 |
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作者单位: | 1. 国网上海市电力公司青浦供电公司;2. 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(51907123); |
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摘 要: | 提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先,提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标,筛选历史样本单元并优化ELM训练集;然后,提出ELM参数混合寻优算法,利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM模型隐层输入及输出权重与偏置参数,并采用训练后的模型预测光伏功率区间;最后,基于光伏电站与气象站历史数据构建实际算例,预测光伏功率区间,并与其他方法得到的结果进行对比.算例结果表明:所提方法在增加区间预测可信度的同时,能较大程度提高区间预测准确度.
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关 键 词: | 光伏功率 区间预测 极限学习机 参数优化 加权欧氏距离指标 |
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