基于核函数极限学习机的分布式光伏短期功率预测

【摘要】：伴随中国农村电网的较快发展,分布式光伏的集成应用是实现新能源就地消纳的重要途径。国家相关政策已对分布式光伏的快速发展进行了相关规划,国家电网公司也出台政策为分布式光伏接入提供便利条件与技术支持,相关的分布式光伏发电功率预测技术需要进行深入研究。针对用户侧分布式光伏发电系统,考虑预测系统的成本约束和运行需求,以及农村电网应用特点,提出一种基于核函数极限学习机的分布式光伏功率预测方法。对于不同容量的分布式光伏发电系统,使用核函数极限学习机构建分布式光伏短期功率预测模型,使用基于权重的训练样本筛选方法提高预测模型计算效率,并通过粒子群算法优化模型参数。预测模型使用低成本的非数值天气预报采样信息,对几十千瓦级的分布式光伏,预测相对误差仅16%～18%,能在低功耗处理器上实现10ms内完成单次发电功率预测,在简化低权重属性后能基本保持原有精度,同时在分布式光伏随机覆尘或逆变器故障条件下预测误差基本不变,具有较高的适应能力。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 分布式发电 光伏发电 预测 短期功率 用户侧 极限学习机 光伏覆尘
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277067)资助
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言国家能源局在《关于申报分布式光伏发电规模化应用示范区的通知》中指出:光伏发电适合结合电力用户用电需要,在广大城镇和农村的各种建筑物和公共设施上推广分布式光伏系统,同时《太阳能发电“十二五”规划》指出中国将在2015年建设分布式光伏发电系统1 000万kW。国家电

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