研究目的
针对光伏发电预测性低的问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）、最大相关最小冗余（mRMR）和深度置信网络（DBN）的光伏出力组合预测方法。
研究成果
本文提出的模型通过结合VMD、mRMR和DBN方法有效预测光伏输出，从而提高了光伏输出的预测精度。
研究不足
该研究并未在所有情景中充分考虑光伏输出的随机性和间歇性，且该方法在不同环境条件下的有效性可能有所差异。
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基于变分模态分解与最大相关最小冗余的光伏输出预测
DOI：10.3390/app9173593
期刊：Applied Sciences
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
光伏输出受太阳辐照度、环境温度、瞬时云团等因素影响，其输出序列呈现明显的间歇性和随机性特征，这给光伏输出预测带来极大困难。针对光伏发电可预测性低的问题，本文提出一种基于变分模态分解（VMD）、最大相关最小冗余（mRMR）和深度置信网络（DBN）的组合式光伏输出预测方法。该方法利用VMD将光伏输出序列分解为不同特性的模态分量，通过mRMR确定各模态分量的主要特征因子，再采用DBN模型对各模态分量及其对应特征因子进行拟合，最后将各模态分量的预测结果叠加得到光伏输出的预测值。通过采用云南某光伏电站数据进行对比实验，发现本文提出的模型提高了光伏输出的预测精度。
作者：
Peidong Du，Gang Zhang，Pingli Li，Meng Li，Hongchi Liu，Jinwang Hou
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