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Published:2025
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[J]. 2025, (2): 93-99.
DOI:
[J]. 2025, (2): 93-99. DOI:
随着光伏发电的大规模并网
电网安全问题日益凸显
提高光伏发电超短期预测的准确性可以有效预防此类问题的发生。提出一种基于数学形态学去噪(mathematicalmorphology denoising
MMD)和二分之一补点修正法(onehalf complementary point correction method
OHCP)相结合的数据预处理方法
通过对数据的清洗和平滑操作
使数据能够被机器算法高效识别和利用;利用皮尔逊相关系数分析光伏出力与气象因素之间的相关性
得出3个与光伏出力相关性较大的气象因素;建立BP(back propagation)、XG-Boost和LSTM(long short-term memory)3种预测模型对光伏出力进行超短期预测。仿真结果表明:所提模型在有限次迭代下
考虑3种主要影响因素时
预测的准确度最高。验证了所提模型及数据处理方法的有效性和可行性。
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