LS-SVM算法在光伏短期功率预测中的应用

摘要：

以光伏阵列为研究对象，分析了辐照强度、温度以及日类型对光伏阵列出力的影响。建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机LS-SVM模型，依据实验数据对模型进行了验证计算，并与BP神经网络模型做了比较，其中LS-SVM模型最大相对误差值为10.54%，平均绝对百分比误差（MAPE）为8.18%，绝对误差平方和平均值的均方根（RMSE）为0.4884，表明模型预测值离散化程度较小，所有预测点均与实际值非常接近，模型具有较好的拟合效果和泛化能力，可以有效地预测短期光伏发电功率。

关键词：光伏阵列、功率、短期预测、最小二乘支持向量机

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2014-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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