本发明公开了一种基于自编码与极限学习机的
光伏区间预测方法和系统。以双输出的极限学习机模型构建光伏区间预测模型，双输出分别为光伏区间的上下限，由于光伏区间实际值的缺乏，传统的极限学习机训练算法随之失效。本发明采用启发式算法优化训练极限学习机，并提出相应的初始化算法，用于提高启发式算法计算结果和效率，其内容包括：基于线性回归区间估计的预测区间初始化；基于自编码的极限学习机输入权重矩阵初始化；基于粒子群的双输出极限学习机的优化训练。通过该模型获取的光伏预测区间，替代传统的光伏点预测值，可以为电力系统日前鲁棒调度以及日内经济调度提供更加充足的信息。
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“基于自编码与极限学习机的光伏区间预测方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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