典型文献
基于波动特性挖掘的短期光伏功率预测
文献摘要：
综合考虑光伏功率受气象因素影响所呈现出的规律性和波动性,对光伏功率波动类型进行划分与聚类识别提出一种基于波动特性挖掘的短期光伏功率预测方法,.在此基础上,利用数值天气预报和基于互信息熵的相关性分析法提取各类功率波动对应的天气波动特征及其强相关气象因子,建立基于波动特性挖掘的长短期记忆网络组合预测模型,挖掘天气波动与光伏功率波动之间的潜在映射规律.最后,识别出待测日天气波动类型与预测模型之间的匹配关系,利用组合预测模型实现光伏功率预测.通过对中国西北地区某光伏电站的预测分析,验证了所提预测方法的有效性.
文献关键词：
光伏发电;功率预测;数据挖掘;波动;浓度学习;信息熵
中图分类号：
作者姓名：
吉锌格;李慧;叶林;王丽婕
作者机构：
北京信息科技大学自动化学院,北京 100192;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]吉锌格;李慧;叶林;王丽婕-.基于波动特性挖掘的短期光伏功率预测)[J].太阳能学报,2022(05):146-155
A类：
浓度学习
B类：
波动特性,短期光伏功率预测,受气,气象因素,波动性,功率波动,数值天气预报,互信息熵,相关性分析法,波动特征,气象因子,长短期记忆网络,组合预测模型,匹配关系,模型实现,中国西北地区,光伏电站,预测分析,光伏发电
AB值：
0.239378
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