基于经验小波变换的光伏功率组合预测模型

摘要：

为提高短期光伏功率的预测精度,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化随机森林(Random Forest,RF)的变权组合预测模型.利用灰色关联分析选出相似日,使用EW将功率时间序列分解成不同频率的子模态,根据频率将其重构为高、中、低频3个模态,建立 PSO-RF,PSO-BP,PSO-LSSVM预测模型动态计算各自权值进行重构,进行误差校正输出预测结果.通过对澳大利亚光伏电站输出功率进行预测,结果验证了EWT-PSO-RF组合模型的有效性.

关键词：光伏功率预测;经验小波变换;随机森林;灰色关联度;误差校正

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2627-2635