基于变权重组合的短期风光发电功率混合预测

何玉灵; 焦凌钰; 孙凯; 解奎; 杜晓东; 王海朋; 张祥宇

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基于变权重组合的短期风光发电功率混合预测

更新时间：2025-12-18

- 基于变权重组合的短期风光发电功率混合预测
- Vol. 52, Issue 6, Pages: 49-59(2025)
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学机械工程系
  2. 电力机械装备先进制造与智能运维河北省工程研究中心
  3. 国网河北电力有限公司电力科学研究院
  4. 华北电力大学电力工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： M61
- Published：2025
- 稿件说明：
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何玉灵, 焦凌钰, 孙凯, et al. 基于变权重组合的短期风光发电功率混合预测[J]. 2025, 52(6): 49-59.
DOI：

何玉灵, 焦凌钰, 孙凯, et al. 基于变权重组合的短期风光发电功率混合预测[J]. 2025, 52(6): 49-59. DOI：

摘要

以风光为代表的新能源发电功率准确预测是高比例新能源并网消纳的基础，为此提出一种变权重组合的风光混合预测模型，可实现风光发电功率的同时预测。首先考虑风光发电功率耦合相关性，分析风电场和光伏发电场站的关联特性，利用支持向量机、遗传算法优化的BP神经网络和径向基神经网络，得到风光发电功率的初步预测值，进一步采用方差-协方差权值动态分配法组合单一预测算法预测初值，构建基于变权重组合的风光发电功率混合预测模型，并以新疆某地区为案例进行分析。研究结果表明：变权重组合的混合预测模型优于单一预测算法和其它预测模型，组合模型的3个评价指标均优于单一预测算法，能够对风光发电功率做出有效的预测，验证了本文所提模型的有效性和优越性。

Abstract

关键词

Keywords

references

Jianzhou Wang,Jianming Hu.A robust combination approach for short-term wind speed forecasting and analysis – Combination of the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), ELM (Extreme Learning Machine), SVM (Support Vector Machine) and LSSVM (Least Square SVM) forecasts using a GPR (Gaussian Process Regression) model[J].Energy,2015.

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