基于VMD-KELM的重大极端天气下光伏发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN118568529A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410622778.X

    申请日:2024-05-17

    摘要: 本发明公开了一种基于VMD‑KELM的重大极端天气下光伏发电功率预测方法,包括:对影响光伏电站发电的环境因素进行灰色关联度分析,提取影响光伏发电效率的典型气象要素;根据GMM聚类算法对相似日进行选取,并引入迭代自由度对GMM聚类算法进行改进,提取发电功率差分负荷特征,并在提取过程中对迭代自由度进行改进,利用VMD变分模态分解对光伏电站的功率预测数据傅里叶分解,进行平稳化处理;根据KELM核极限学习机将复杂的空间问题转化为高维内积运算问题,对每个尺度的模态函数进行建模和预测。本发明提高了气象数据分型的准确性;利用VMD对光伏数据进行分解,降低了数据的非平稳性,并通过KELM对子序列进行结构重组,提高了模型的预测精度。