论文部分内容阅读
为进一步提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日和交叉熵理论的光伏发电短期功率组合预测方法.首先采用模糊C均值聚类方法对历史样本数据分类,并提出一种基于隶属度的指标来选取相似日.然后采用最小二乘支持向量机、时间序列法和BP神经网络法分别预测光伏发电功率,通过0熵算法动态设置各预测时刻下单一方法的权重值,建立光伏发电功率的组合预测模型.算例结果表明,所提方法能够动态识别单一预测方法包含的信息量,能确定更加合理的权重值,从而提高光伏发电功率的预测精度.