1. 东莞理工学院电子工程与智能化学院
2. 广东工业大学自动化学院
Published:2023
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陈晓华, 王志平, 吴杰康, et al. 基于COOT-SVM的短期光伏发电功率预测[J]. 2023, (6): 28-33+40.
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陈晓华, 王志平, 吴杰康, et al. 基于COOT-SVM的短期光伏发电功率预测[J]. 2023, (6): 28-33+40. DOI: 10.16527/j.issn.1003-6954.20230605.
为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。
A new optimization method based on COOT bird natural life model[J]. Naruei Iraj;Keynia Farshid.Expert Systems With Applications,2021
基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法[J]. 陈晓华;王志平;吴杰康;陈盛语;许海文;孙中海;杨国荣;江剑民;陈锦涛.广东电力,2023(01)
基于XGBoost-LSTM组合模型的光伏发电功率预测[J]. 谭海旺;杨启亮;邢建春;黄克峰;赵硕;胡浩宇.太阳能学报,2022(08)
基于时空信息组合的分布式光伏功率预测方法研究[J]. 杨锡运;赵泽宇;杨岩;张艳峰.热力发电,2022(08)
基于小波变换和优化的Elman神经网络的光伏功率预测[J]. 孙子涵;姜志海;刘延龙;徐明宇.电网与清洁能源,2022(06)
基于PCA-LMD-WOA-ELM的短期光伏功率预测[J]. 王鹏翔;沈娟;王菁旸;林重驰.智慧电力,2022(06)
基于长短记忆神经网络优化的短期光伏发电预测方法[J]. 孟巍;郭腾炫;刘昳娟;张东宁;宗振国.电网与清洁能源,2022(05)
基于EMD和IABC-SVM算法的复合电压暂降源辨识方法[J]. 陈晓华;吴杰康;陈盛语;王志平;蔡锦健;杨国荣;许海文;彭宇文.广东电力,2022(02)
基于改进CSO算法的光伏系统发电功率短期预测[J]. 宋子博;葛曼玲;谢冲;郭志彤.电源技术,2022(02)
基于生成对抗网络和LSTM-CSO的少样本光伏功率短期预测[J]. 殷豪;张铮;丁伟锋;陈嘉铭;陈黍;孟安波.高电压技术,2022(11)
基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测[J]. 魏鹏飞;樊小朝;史瑞静;王维庆;程志江.热力发电,2021(12)
基于强化学习和组合式深度学习模型的超短期光伏功率预测[J]. 孟安波;许炫淙;陈嘉铭;王陈恩;周天民;殷豪.电网技术,2021(12)
基于改进BP神经网络的光伏发电预测模型[J]. 何家裕;吴杰康;杨金文;余方明;庄仲;梁继深.黑龙江电力,2021(01)
一种使用CALSTM模型进行短期光伏功率预测的方法[J]. 谢宏文;查浩;陈庆文;奚瑜;王鹏志.供用电,2020(12)
基于改进骨干差分进化算法优化LSSVM的短期光伏发电功率预测[J]. 张涛;朱瑞金;扎西顿珠.热力发电,2021(05)
基于Attention-LSTM的光伏超短期功率预测模型[J]. 马磊;黄伟;李克成;李允昭;李剑;袁博.电测与仪表,2021(02)
基于MIV分析的GA-BP神经网络光伏短期发电预测[J]. 王英立;陶帅;候晓晓;齐宏.太阳能学报,2020(08)
基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究[J]. 胡兵;詹仲强;陈洁;余金;岳云凯.太阳能学报,2020(06)
基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究[J]. 王小杨;罗多;孙韵琳;李超;李进.太阳能学报,2020(03)
基于多元宇宙优化支持向量机的短期光伏发电功率预测[J]. 马骏;江锐;丁倩;江涛;张倩.热力发电,2020(04)
基于Kmeans-SVM的短期光伏发电功率预测[J]. 张雨金;杨凌帆;葛双冶;周杭霞.电力系统保护与控制,2018(21)
微电网光伏发电的Adaboost天气聚类超短期预测方法[J]. 谭津;邓长虹;杨威;梁宁;李丰君.电力系统自动化,2017(21)
基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测[J]. 于秋玲;许长清;李珊;刘洪;宋毅;刘晓鸥.电力系统及其自动化学报,2016(12)
基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测[J]. 王继东;宋智林;冉冉.电力系统及其自动化学报,2016(11)
基于PNN/PCA/SS-SVR的光伏发电功率短期预测方法[J]. 王昕;黄柯;郑益慧;李立学;郎永波;吴昊.电力系统自动化,2016(17)
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