基于灰色关联度的变权重组合光伏出力预测方法

摘要

基于灰色关联度的变权重组合光伏出力预测方法，利用最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型的加权组合预测，先采集不同时刻历史数据，选取最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型作单一模型独立预测，建立预测序列与参考序列，然后计算单一模型预测序列与实测序列之间灰色关联度，通过神经网络训练，确定预测时段权重矩阵，最后利用灰色关联度理论组合预测，并利用平均绝对百分比误差和均方根误差两种预测误差评价LSSVM模型和RBFNN模型以及组合预测模型的精度。本发明达到短期组合预测光伏电场功率的目的，利用了两种模型的优点，并提高了预测效率和准确性。