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基于SAGA-FCM-LSSVM模型的光伏电站实时功率预测方法
- 专利权人:
- 福州大学
- 发明人:
- 程树英,林培杰,赖云锋,彭周宁,陈志聪,吴丽君,郑茜颖,章杰
- 申请号：
- CN201810839097.3
- 公开号：
- CN109086928A
- 申请日:
- 2018.07.27
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 蔡学俊
- 摘要：
- 本发明涉及基于SAGA‑FCM‑LSSVM模型的光伏电站实时功率预测方法，采集光伏电站对应时段发电功率以及气象站上对应的气象参数，获取气象‑功率参数样本；对每天的气象‑功率参数样本进行预处理；根据四项统计指标结合基于模拟退火遗传算法的模糊C‑均值聚类算法对历史日中第一天到待预测日前一天的样本进行聚类；根据各个聚类样本集合的气象特征值，计算每个聚类气象特征值的中心点，利用欧氏距离判断待预测日所属的类别；利用与待预测日同属一类的参数样本训练最小二乘支持向量机，得到训练模型；将待预测日的待预测时刻前2h的气象参数和功率值输入训练模型中对待预测日各个时刻的发电功率进行实时预测。本发明能够实时预测光伏电站在各个时刻的输出功率值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
