基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测

贾伟; 付鹏; 王正风; 梁肖; 雷杨

doi:10.26963/j.psce.2025.11013

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基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测

清洁能源 | 更新时间：2025-12-22

- 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测
- 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测
- 电网与清洁能源 2025年41卷第11期页码：104-112
- 作者机构：
  
  1. 国网安徽省电力有限公司
  2. 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
  3. 安徽大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年项目(52407074);安徽省自然科学基金青年项目(2308085QE177)~~
- DOI：10.26963/j.psce.2025.11013
  中图分类号： TM615;TP18
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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贾伟, 付鹏, 王正风, 等. 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测[J]. 电网与清洁能源, 2025,41(11):104-112.

贾伟, 付鹏, 王正风, et al. 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测[J]. 2025, 41(11): 104-112.
贾伟, 付鹏, 王正风, 等. 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测[J]. 电网与清洁能源, 2025,41(11):104-112. DOI： 10.26963/j.psce.2025.11013.

贾伟, 付鹏, 王正风, et al. 基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测[J]. 2025, 41(11): 104-112. DOI： 10.26963/j.psce.2025.11013.

摘要

针对分布式光伏点多面广、布局分散导致发电功率随机性强、波动性大，且受局部地理与天气周期影响显著，短期预测精度不足的问题，提出了一种基于动态时间规整聚类的变分模态分解-核极限学习机（variational modal decomposition-kernel extreme learning machine

VMD-KELM）分布式光伏发电功率预测模型，并通过白鲸优化（beluga whale optimization

BWO）算法优化预测精度。首先，利用基于动态时间规整（dynamic time warping

DTW）的Kmeans算法对历史发电数据进行时间序列聚类，识别不同气象条件下的区域特征；其次，通过VMD分解处理后的数据，有效克服高波动性、边界效应及模态混叠问题，提升序列平稳性；最后，构建核极限学习机（kernel extreme learning machine

KELM）预测模型，并运用BWO算法优化其关键参数提高模型精度与收敛速度，通过某分布式光伏电站的实测数据验证所提模型的有效性。结果表明，该模型在不同气象条件下均能提供高精度的预测结果，有力地支撑了电力系统的稳定运行，同时促进了光伏消纳能力的提升。

Abstract

关键词

Keywords

references

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