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申请/专利权人：广西电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于WOA‑VMD‑OLS的光伏发电站短期发电功率预测方法。本发明通过获取发电站历史发电功率数据及对其进行预处理，构建光伏发电站发电功率预测的数据集，通过WOA优化VMD的参数得到最佳分解模态数K和惩罚因子α，并通过VMD分解出光伏发电站发电功率子序列，筛选出数据作为预测模型输入，建立OLS预测模型，从而获得光伏发电站短期发电功率预测值。本发明的WOA‑VMD‑OLS预测模型解决现有技术无法适应光伏历史数据、气象数据波动大，预测精度低及预测模型不够稳定和准确低等问题，可实现在功率波动比较大的情况下预测效果也较好，具有良好的适应性，为应对光伏并网后给电网带来的冲击提供技术参考。
主权项：1.一种基于WOA-VMD-OLS的光伏发电站短期发电功率预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：a、获取光伏发电站历史发电功率时间序列数据和历史天气时间序列数据，并对缺失的数据进行预处理，构建光伏发电站发电功率预测的数据集；b、以信号差平均值SDA为适应度函数，通过WOA优化VMD的参数，获得VMD的最佳分解模态数K和惩罚因子α；c、根据步骤b得到的最佳分解模态数K和惩罚因子α，通过VMD分解得到光伏发电站发电功率子序列和各天气因素子序列；d、计算光伏发电站发电功率每个子序列与各个天气因素子序列之间的互信息熵值及Hampel距离H，选取满足H＞3的天气因素子序列作为光伏发电站发电功率子序列预测模型的输入；e、对每个光伏发电站发电功率子序列，建立OLS预测模型，获得每个光伏发电站发电功率子序列的预测值，再将每个光伏发电站发电功率子序列的预测值相加，即得到所述光伏发电站短期发电功率预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司 基于WOA-VMD-OLS的光伏发电站短期发电功率预测方法
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