基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测

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该研究提出了一种基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测方法。宽度学习系统作为一种高效的神经网络结构，其核心优势在于训练速度较快且结构易于扩展，无需像深度学习那样依赖多层网络。研究中，该方法利用历史光伏发电功率数据以及相关气象因子（如辐照度、温度等）作为输入，通过随机生成特征节点和增强节点来提取数据特征，并利用岭回归算法快速计算输出权重。实验结果表明，与传统的反向传播神经网络和支持向量回归等方法相比，宽度学习系统能够以更短的训练时间实现相当或更高的预测精度，特别是在数据波动较大的情况下表现出较强的稳定性和泛化能力，从而为光伏电站的实时调度和电网安全运行提供了一种快速且可靠的预测工具。