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作者：何玉灵;焦凌钰;孙凯;解奎;杜晓东;王海朋;张祥宇;
单位：华北电力大学机械工程系;电力机械装备先进制造与智能运维河北省工程研究中心;国网河北电力有限公司电力科学研究院;华北电力大学电力工程系;
摘要：以风光为代表的新能源发电功率准确预测是高比例新能源并网消纳的基础，为此提出一种变权重组合的风光混合预测模型，可实现风光发电功率的同时预测。首先考虑风光发电功率耦合相关性，分析风电场和光伏发电场站的关联特性，利用支持向量机、遗传算法优化的BP神经网络和径向基神经网络，得到风光发电功率的初步预测值，进一步采用方差-协方差权值动态分配法组合单一预测算法预测初值，构建基于变权重组合的风光发电功率混合预测模型，并以新疆某地区为案例进行分析。研究结果表明：变权重组合的混合预测模型优于单一预测算法和其它预测模型，组合模型的3个评价指标均优于单一预测算法，能够对风光发电功率做出有效的预测，验证了本文所提模型的有效性和优越性。
关键词：风光混合预测;;变权重组合预测模型;;支持向量机;;BP神经网络;;径向基神经网络;;短期预测
基金资助：国家自然科学基金面上项目(52177042);; 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2022162);; 河北省重点研发计划专项(21312102D);; 中央高校基本科研业务费面上项目(2022MS095)
