基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测

黄牧涛; 邢芳菲; 陈兴邦; 卢明

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231105

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基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测

能源 | 更新时间：2026-02-25

- 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测
- 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测
- 水电能源科学 2024年第2期页码：217-220+216
- 作者机构：
  
  1. 华中科技大学电气与电子工程学院
  2. 华中科技大学土木与水利工程学院
  3. 国网河南省电力公司电力科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部管理科技项目(5400-202199555A-0-5-ZN)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231105
  中图分类号： TM615;TP181
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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黄牧涛, 邢芳菲, 陈兴邦, 等. 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测[J]. 水电能源科学, 2024,(2):217-220+216.

黄牧涛, 邢芳菲, 陈兴邦, et al. 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测[J]. 2024, (2): 217-220+216.
黄牧涛, 邢芳菲, 陈兴邦, 等. 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测[J]. 水电能源科学, 2024,(2):217-220+216. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231105.

黄牧涛, 邢芳菲, 陈兴邦, et al. 基于K-means聚类和极限学习机组合算法的短期光伏功率预测[J]. 2024, (2): 217-220+216. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231105.

摘要

考虑光伏功率的预测精度强依赖于天气模态和气候条件等因素影响，提出了基于极限学习机组合算法的短期光伏功率预测方法。首先，基于K-means聚类算法进行天气分型，分为4个季节下晴天、多云天气、阴雨天气共12组不同天气类别。其次，针对天气分型结果，基于极限学习机ELM、遗传算法改进的极限学习机GA-ELM、鸟群算法改进的极限学习机BSA-ELM3种算法构建光伏功率预测模型。最后，以某光伏电站数据进行所提模型验证。预测结果表明，BSA-ELM预测精度最高，12种天气预测精度达到90%左右，各季节中预测精度最高的天气类型均为晴天，多云天气精度高于阴雨天气精度，可为含高比例光伏并网的新型电力系统安全稳定运行提供有效数据支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

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