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基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测
基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测
摘要：光伏发电是一种清洁可再生能源，对于能源规划和电力调度具有重要意义。准确预测光伏发电的短期波动对于实现可靠稳定的电网运行和能源供应至关重要。本论文提出一种基于改进的模糊C均值聚类（ImprovedKFCM）和多模态的蝗虫优化算法（MMSSO）优化支持向量回归（SVR）的光伏发电短期预测方法。实验结果表明，该方法在提高预测精度和稳定性方面显著优于传统方法。
1.引言
随着环境保护和可持续发展的需求增加，光伏发电作为清洁能源的一种，受到了广泛关注。然而，由于光伏发电受到天气变化和季节因素的影响，其发电量存在着明显的波动性。因此，准确地预测光伏发电在不同时间段内的波动趋势对于能源规划和电力调度具有重要意义。
2.相关工作
光伏发电短期预测方法主要包括基于统计学方法、基于机器学习方法和基于深度学习方法。传统的统计学方法，如移动平均法和指数平滑法，无法对光伏发电的非线性特征进行准确预测。机器学习方法如支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN）被广泛应用于光伏发电短期预测，但其预测效果受到初始参数设置和随机性影响较大。深度学习方法，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），具有良好的模型拟合能力，但需要大量的数据和计算资源。
3.方法
本论文提出基于改进的模糊C均值聚类（ImprovedKFCM）和多模态的蝗虫优化算法（MMSSO）优化支持向量回归（SVR）的光伏发电短期预测方法。首先，采用ImprovedKFCM算法对光伏发电数据进行聚类，划分出具有相似特征的数据块。然后，根据每个数据块的特征，采用特征选择方法选择出最具代表性的特征。接着，利用MMSSO算法对SVR的参数进行优化，提高模型的泛化能力和预测精度。最后，利用优化后的SVR模型对光伏发电的短期波动进行预测。
4.实验与结果
为验证本论文提出方法的有效性，利用真实的光伏发电数据进行实验。将实验结果与传统的统计学方法、机器学习方法和深度学习方法进行对比。实验结果表明，本论文提出的方法在预测精度和稳定性方面显著优于传统方法。
5.结论
本论文提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测方法。实验结果表明，该方法在提高预测精度和稳定性方面具有显著优势。未来的研究方向可以进一步优化预测模型，提高预测效果，并结合其他先进的优化算法和深度学习方法进行研究，以进一步提高光伏发电短期预测的准确性和可靠性。