【摘 要】
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日前光伏发电功率预测是电网经济调度的重要依据.针对K均值(K-means)聚类算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题和传统神经网络训练参数较多、易陷入局部最优等缺陷,构建
【机 构】
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电力系统运行与控制山西省重点实验室(太原理工大学),山西省太原市030024
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日前光伏发电功率预测是电网经济调度的重要依据.针对K均值(K-means)聚类算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题和传统神经网络训练参数较多、易陷入局部最优等缺陷,构建了DPK-means和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的组合预测算法实现日前光伏发电功率的预测模型.首先,采用密度峰值法(density peaks clustering,DPC)对K-means聚类进行优化,解决了K-means算法初始聚类中心和聚类数目不易确定的问题.然后,在利用DPK-means算法对历史气象数据样本聚类分析的基础上,建立ELM预测模型实现日前光伏发电功率的预测.经实测数据验证可知,所提出的组合预测算法可得到较好的预测结果,具有较强的实用性.
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