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基于改进支持向量机算法的光伏发电功率预测
文献摘要：
针对当前光伏发电间断性和随机性对电流影响较大的问题,基于改进支持向量机算法,提出光伏发电功率预测方法.通过灰色关联度优化气象影响因素参数,改进支持向量机算法,建立多气象因素协同约束的光伏电池等效模型,得到光伏电池的串联和并联电阻;将训练数据的总数映射到特征空间中,筛选数据并定义特征空间中的超平面,计算光伏发电的有效功率并降低误差.结果表明,预测结果与实际结果符合程度高,功率预测的绝对误差小,有效性和应用性得到验证.
文献关键词：
支持向量机算法;光伏发电;发电机功率;灰色关联度;精准度;气象因素;特征空间;有效功率
中图分类号：
作者姓名：
郑思达;刘影;杨磊;杨晓坤
作者机构：
国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京102208;国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,北京102208
文献出处：
引用格式：
[1]郑思达;刘影;杨磊;杨晓坤-.基于改进支持向量机算法的光伏发电功率预测)[J].沈阳工业大学学报,2022(04):378-382
A类：
B类：
改进支持向量机,支持向量机算法,光伏发电功率预测,间断性,随机性,灰色关联度,化气,气象影响因素,气象因素,协同约束,光伏电池,等效模型,联和,训练数据,射到,特征空间,超平面,有效功率,降低误差,符合程度,绝对误差,发电机功率
AB值：
0.265642
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