低成本微电网轻量化在线超短期光伏功率预测算法设计
陈晓科1
陈奇芳2
何婷3
黄锦成4
1.广东电网有限责任公司电力科学研究院;广东省智能电网新技术企业重点实验室,广东广州5100802.华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京,1022063.华南理工大学电力学院广东省绿色能源技术重点实验室,广东广州,5106404.广东智造能源科技研究有限公司,广东广州,511458
摘要：本文结合用户侧光伏微电网的实际工程需求,研究了满足嵌入式应用需求的轻量化在线超短期光伏功率预测算法.采用了核函数极限学习机算法作为在线超短期光伏功率预测算法的核心,通过使用特征序列代替传统时间序列作为训练样本集,实现了数据量的轻量化设计;通过基于趋势加权相似度的训练样本精选,提高了算法精度,简化了计算量,降低了算法计算时间,通过嵌入式系统实验测试结果表明,本文提出的轻量化超短期光伏预测算法在精度、计算时间和数据存储等方面都能满足嵌入式系统低成本应用的需求.
关键词：光伏功率预测超短期轻量化核函数极限学习机
分类号：TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1658-1666 )
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