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Hybrid SDS and WPT-IBBO-DNM Based Model for Ultra-short Term Photovoltaic Prediction

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2023年第1期9卷 66-76页

作者： Hui Hwang Goh Qinwen Luo Dongdong Zhang Hui Liu Wei Dai Chee Shen Lim Tonni Agustiono Kurniawan Kai Chen Goh School of Electrical Engineering Guangxi UniversityNanningGuangxi 530004China University of Southampton Malaysia Iskandar Puteri 79200Malaysia College of the Environment and Ecology Xiamen UniversityFujian 361102China Department of Technology Management Faculty of Construction Management and BusinessUniversity Tun Hussein Onn Malaysia86400 Parit RajaJohorMalaysia

Accurate photovoltaic(PV)power prediction has been a subject of ongoing study in order to address grid stability concerns caused by PV output unpredictability and *** paper proposes an ultra-short-term hybrid photovoltaic power forecasting method based on a dendritic neural model(DNM)in this *** model is trained using improved biogeography-based optimization(IBBO),a technique that incorporates a domestication operation to increase the performance of classical biogeography-based optimization(BBO).To be more precise,a similar day selection(SDS)technique is presented for selecting the training set,and wavelet packet transform(WPT)is used to divide the input data into many *** is then used to train DNM weights and thresholds for each component ***,each component’s prediction results are stacked and *** suggested hybrid model is used to forecast PV power under various weather conditions using data from the Desert Knowledge Australia Solar Centre(DKASC)in Alice *** results indicate the proposed hybrid SDS and WPT-IBBO-DNM model has the lowest error of any of the benchmark models and hence has the potential to considerably enhance the accuracy of solar power forecasting(PVPF).

关键词： Dendritic neural model improved biogeography-based optimization photovoltaic power forecasting similar day selection wavelet packet transform

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