摘要:针对光伏电站短期功率预测准确性的问题,提出了一种基于VMD-SE与改进的灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法优化支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的组合预测方法。由于不同天气类型的光伏功率输出相差较大,因而利用相似日选取相同天气类型下的数据进行预测;考虑到光伏功率输出随机波动性较强,采用变分模态分解对原始光伏功率序列进行分解,以减少数据的非平稳性;为了克服支持向量回归参数盲目选取的弊端,利用改进的灰狼优化算法对其参数进行优化,以进一步提高数据的预测精度;最后,将分解后的子序列经样本熵重组后相加求和得到最终预测结果。算例结果表明,该组合预测方法整体上预测误差最小,有效提高了光伏输出功率预测的准确性,可以更好地保障电力系统的可靠运行。
关键词:光伏功率预测 变分模态分解 差分进化 灰狼优化 支持向量回归
单位:广东工业大学自动化学院; 广东广州510006
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