研究目的
提出一种基于极限学习机和智能优化器的精确短期光伏功率预测方法，以提高电力系统的经济调度和清洁能源的发展。
研究成果
ICSO-ELM模型在三种不同天气条件下具有更好的预测效果，其平均RMSE和MAPE值分别为5.54%和3.08%。该方法对电力系统经济调度和清洁能源发展具有重要意义。
研究不足
该研究未考虑许多极端天气条件（如雾霾、冰雪）。未来研究应聚焦于极端天气条件下的光伏发电预测，并提高预测模型的稳定性。
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基于改进鸡群优化算法-极限学习机模型的短期光伏功率预测
DOI：10.1016/j.jclepro.2019.119272
期刊：Journal of Cleaner Production
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
光伏发电受天气条件影响较大，且光伏电力对电网存在一定负面影响。电力部门采取弃光措施限制其并网，从而制约了清洁能源发电的发展。本研究旨在提出一种精准的短期光伏功率预测方法。基于极限学习机与智能优化器，构建新型短期光伏出力预测模型：首先采用相关系数法确定模型输入变量；其次改进鸡群优化算法以增强收敛性；进而利用改进鸡群优化算法优化极限学习机的权重与阈值，提升预测效果；最终采用改进鸡群优化-极限学习机模型进行不同天气条件下的光伏功率预测。测试结果表明，该模型的平均绝对百分比误差为5.54%，均方根误差为3.08%。该方法对电力系统经济调度及清洁能源发展具有重要价值。
作者：
Zhi-Feng Liu，Ling-Ling Li，Ming-Lang Tseng，Ming K. Lim
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