考虑风电-光伏功率相关性的因子分析-极限学习机聚合方法

《考虑风电-光伏功率相关性的因子分析-极限学习机聚合方法》是一篇深入研究可再生能源功率预测的学术论文，全文共40页。该文针对风力发电与光伏发电功率之间的相关性问题，提出了一种基于因子分析和极限学习机（ELM）的聚合方法，旨在提高可再生能源系统运行的稳定性和效率。

文章首先分析了风电和光伏功率的随机性和波动性，指出两者在时间序列上存在一定的相关性。这种相关性可能源于气象条件、地理分布以及设备特性等因素。因此，传统单一模型难以准确捕捉其联合变化规律，需要引入更复杂的建模方法。

为了解决这一问题，作者引入了因子分析方法，通过提取影响风电和光伏功率的关键公共因子，实现对两者功率变化的协同描述。随后，结合极限学习机算法，构建了一个高效的聚合预测模型。该模型不仅能够处理非线性关系，还具有训练速度快、泛化能力强等优点。

论文通过实际数据验证了所提方法的有效性，并与传统方法进行了对比分析。实验结果表明，该方法在预测精度和稳定性方面均优于现有技术，尤其在高比例可再生能源接入的电力系统中表现出显著优势。

本文的研究成果为未来智能电网和能源系统的优化提供了理论支持和技术参考，具有重要的现实意义和应用价值。