基于多维时间序列局部支持向量回归的微网光伏发电预测

【摘要】：目前光伏发电预测普遍采用采样间隔较大的单一时间尺度功率序列建模,模型简单但对功率时序特征的模拟精度不高。文中提出了一种基于小采样间隔光伏功率数据的多维时间序列局部预测方法。通过构造不同时间尺度的光伏功率均值序列,形成以小时平均光伏功率序列为主要研究序列的多维时间序列;基于相关性分析、C-C方法和嵌入维最小预测误差法确定多维时间序列相空间重构的时间延迟和嵌入维;采用支持向量回归方法建立提前1h的光伏功率局部预测模型。以国内某微网的光伏功率预测为例进行仿真实验,计算结果表明,多维时间序列局部预测模型优于基于单一时间尺度功率序列的局部预测模型,更具应用价值。 【作者单位】： 中国科学院广州能源研究所中国科学院可再生能源重点实验室;
【关键词】： 光伏功率预测 微网(微电网) 多维时间序列相空间重构 支持向量回归 局部预测
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51206170) 广东省粤港招标项目(2011BZ100101) 广州市重大科技专项(2010U1-D00231) 中国科学院与佛山市合作项目(2011BY100215)~~
【分类号】：TM615;O212.1
【正文快照】： 0引作为智能电网的重要组成部分,微网能有效地将可再生能源、燃油/燃气发电装置、储能系统、负荷等整合,实现电力系统成本效益、能量管理及系统运行的优化[1]。微网中可再生能源的比例可达70%以上,在含有高比例间歇性能源的情况下,会引起微网安全和经济等问题。对间歇性能源发

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