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

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。