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基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测
标题：基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测
摘要：
光伏发电是一种可再生能源，具有清洁、环保和可持续发展等优点。然而，由于天气条件的不确定性，光伏发电的功率波动较大，给电网的运行和管理带来了一定的挑战。因此，对光伏功率进行超短期预测具有重要意义。本文提出了一种基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测方法。该方法利用混沌优化算法优化了CSO算法中的参数值，利用WNN-RBF神经网络进行功率预测。实验结果表明，该方法在光伏功率超短期组合预测方面具有较好的预测性能和稳定性。
1.引言
随着电力需求的增大和环境污染的加剧，光伏发电作为一种清洁能源，正逐渐成为人们关注的焦点。然而，由于气象因素的影响，光伏发电的功率具有不确定性和波动性。为了实现电网的可靠运行和经济调度，超短期功率预测成为必要的研究内容。
2.相关工作
过去的研究主要集中在传统统计学方法和机器学习方法上。传统统计学方法在光伏功率预测中应用广泛，如时间序列模型、支持向量回归等。然而，传统方法在处理非线性和非平稳性数据方面效果有限。机器学习方法如神经网络、遗传算法等因其强大的逼近能力而受到关注。
3.方法
本文提出了基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测方法。首先，通过混沌优化算法来优化CSO算法中的参数值，以提高其搜索能力和收敛性。接着，利用WNN-RBF神经网络对光伏功率进行预测。WNN-RBF神经网络具有优良的非线性逼近能力，能够更好地预测光伏功率的波动性和不确定性。
4.实验设计
本文使用了实际的光伏功率数据集进行实验验证。将数据集按照时间序列划分为训练集和测试集，在训练集上进行混沌优化和神经网络训练，然后在测试集上对光伏功率进行预测。实验结果通过均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)进行评估。
5.实验结果与分析
实验结果显示，本文提出的基于混沌CSO-WNN-RBF方法在光伏功率超短期组合预测方面具有较好的性能。与传统的统计学方法相比，该方法能够更准确地预测光伏功率的波动性和不确定性。同时，通过混沌优化算法的优化，CSO算法的搜索能力和收敛性得到了显著提高。
6.结论和展望
本文提出了一种基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测方法，实验结果表明，该方法在光伏功率预测方面具有较好的预测性能和稳定性。未来的研究可以进一步探索其他混沌优化算法和神经网络模型，以提高光伏功率预测的准确性和稳定性。
关键词：光伏功率预测；超短期预测；混沌优化算法；CSO-WNN-RBF；非线性逼近能力