周俊龙,田恒源.基于 Kmeans-SSA-LSSVM 的光伏短期功率预测[J].电工技术,2022(20):56-58
基于 Kmeans-SSA-LSSVM 的光伏短期功率预测
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2022.20.018
中文关键词:  Kmeans算法  LSSVM  SSA  光伏功率预测
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作者单位
周俊龙 华北水利水电大学电力学院 
田恒源 华北水利水电大学电力学院 
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中文摘要:
      光伏发电受多种气象因素和环境因素的影响,具有明显的间歇性、随机性和波动性.为了提高光伏短期功率预测的准确性,提出了一种基于 Kmeans-SSA-LSSVM 的预测模型,以提高预测精度.首先使用 Kmeans算法对天气进行分类,然后利用SSA 优化后的 LSSVM 对各天气类型分别进行功率预测.结果表明与 BP、SVM、PSO-SVM 相比,Kmeans-SSA-LSSVM 提高了光伏短期功率预测模型的精度,对电力系统并网调度有重要意义.
英文摘要:
      
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