La previsión de la generación de energía fotovoltaica (FV) es de gran importancia para el funcionamiento y el control del sistema eléctrico. En este artículo se propone un modelo de previsión combinada a corto plazo de la potencia fotovoltaica basado en la teoría del día similar y la entropía cruzada. Se analizan los principales factores que influyen en la potencia fotovoltaica. Desde la perspectiva de la teoría de la entropía, considerando la entropía de la distancia y la entropía de la relación gris, se propone un índice integral para seleccionar los días similares. A continuación, se utilizan la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LSSVM), la media móvil autorregresiva (ARMA) y la red neuronal de propagación hacia atrás (BP) para pronosticar la potencia fotovoltaica, respectivamente. Las ponderaciones de los tres métodos de previsión se ajustan dinámicamente mediante el algoritmo de entropía cruzada y se establece el modelo de previsión combinada a corto plazo para la potencia fotovoltaica. Los resultados muestran que este método puede mejorar eficazmente la precisión de la predicción de la potencia fotovoltaica y es de gran importancia para el despacho económico en tiempo real.
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