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基于K-means算法的RBF神经网络预测光伏电站短期出力

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摘要对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

DOI 7j69e2v7j0/1721118

作者邵堃侠;郭卫民;杨宁;王亮

机构地区不详

出处《上海电机学院学报》 2017年1期

关键词功率预测径向基神经网络 K-MEANS算法减法聚类点对称距离

分类 [电气工程][电机]

出版日期 2017年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

上海电机学院学报

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