一种基于ICSO-SVM模型的光伏发电功率预测方法

本发明涉及一种基于ICSO‑SVM模型的光伏发电功率预测方法，包括如下内容：首先，获取某光伏电站历史发电数据和数值天气预报（NWP）数据，构成原始光伏发电预测数据集，随后对数据进行预处理；然后，采用斯皮尔曼相关系数法对特征进行相关性分析，并筛选与光伏发电功率相关性较大的特征作为模型训练的输入特征；为了进一步竞争粒子群（CSO）算法在对SVM超参数寻优过程中的搜索和收敛性能，对其进行改进；在此基础上，利用改进CSO算法（ICSO）对SVM的超参数进行寻优，从而构建ICSO‑SVM光伏发电功率预测模型；随后，将数据集按照8:2划分为训练集和测试集，利用训练集对预测模型进行充分训练，将测试集输入到训练好的最佳模型中进行光伏发电功率预测，并利用均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）对模型预测效果进行评价。通过实施例分析，验证所提方法的有效性和优越性。