基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测

《基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测》是一篇关于光伏发电功率预测的研究论文，全文共40页。该论文主要探讨了如何利用宽度学习系统（WLS）对光伏发电功率进行超短期预测，以提高光伏发电的稳定性和可控性。

随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源结构中的比重不断增加。然而，由于太阳能资源的波动性，光伏发电功率具有较强的不确定性，给电网调度和运行带来了挑战。因此，准确预测光伏发电功率对于优化电力系统运行、提升能源利用效率具有重要意义。

本文提出了一种基于宽度学习系统的超短期功率预测方法。宽度学习系统是一种新型的机器学习模型，相较于传统深度学习方法，其结构更为简单，训练速度更快，同时具备良好的泛化能力。该方法通过构建输入输出映射关系，实现对光伏发电功率的快速预测。

研究中采用了多种数据预处理方法，包括数据清洗、特征选择和归一化处理，以提高模型的预测精度。同时，论文还对比分析了不同参数设置对预测结果的影响，并通过实验验证了所提方法的有效性。

论文的结果表明，基于宽度学习系统的预测方法在超短期预测任务中表现出较高的准确性和稳定性，能够有效应对光伏发电功率的波动性问题。此外，该方法还具有良好的计算效率，适用于实际工程应用。

总体而言，《基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测》为光伏发电功率预测提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论价值和实际应用意义。