摘要：针对传统相似度函数在聚类过程中所存在的问题,提出改进灰色-欧氏距离相似度函数,并将历史样本日模糊聚类分为若干类。另外,考虑到光伏输出数据的复杂性,该文结合小波分解(WD)和集成经验模态分解(EEMD)的各自优势,对光伏数据作双分解处理,得到趋势分量与细节分量,然后采用二次自适应支持向量机模型分别进行光伏功率预测。最后,采用美国俄勒冈州某处光伏发电场的实测数据实验,验证模型的实用性和可行性。

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