研究目的
采用基于改进相似日法的极限学习机模型预测光伏短期出力，旨在实现比传统方法更高的预测精度和更短的运算时间。
研究成果
基于改进相似日与ELM神经网络的方法相比传统方法具有更高的预测精度和更短的运算时间。该方法简单、经济高效，且具有广泛的应用价值和广阔的研究空间。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括处理弱相关或不相关的气象因素，以及进一步降低雨天的预测误差。
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[2019年IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 中国成都 (2019.5.21-2019.5.24)] 2019 IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 基于极限学习机模型与改进相似日法的光伏短期出力预测研究
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DOI：10.1109/isgt-asia.2019.8881620
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
本文提出了一种基于改进相似日选取的极限学习机模型，用于预测光伏发电短期出力。通过皮尔逊相关系数分析各类气象因素对光伏发电出力的影响，筛选出对光伏出力影响较大的气象因子。进而结合模糊聚类方法改进相似日选取方式，建立预测模型。利用与待测日相关性最高的多日光伏出力数据训练极限学习机神经网络，进而预测待测日的光伏出力。实验结果表明，该方法相比传统预测方法具有更高的预测精度和更短的运算时间，且算法简洁、预测成本低，具有广泛的应用价值和研宄空间。
作者：
Yongmei Jiang，Yang Yang，Qiuxuan Wu，Xiaoni Chi，Jinzi Miao
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