LS—SVM算法在光伏短期功率预测中的应用

摘要

以光伏阵列为研究对象，分析了辐照强度、温度以及日类型对光伏阵列出力的影响。建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机LS-SVM模型。依据实验数据对模型进行了验证计算．并与BP神经网络模型做了比较，其中LS-SVM模型最大相对误差值为10．54％，平均绝对百分比误差（MAPE）为8．18％，绝对误差平方和平均值的均方根（RMSE）为0．4884，表明模型预测值离散化程度较小，所有预测点均与实际值非常接近，模型具有较好的拟合效果和泛化能力．可以有效地预测短期光伏发电功率。