基于天气状态模式识别的光伏电站发电功率分类预测方法

【摘要】：光伏发电功率的准确预测对电网调度的计划安排及光伏电站的优化运行具有重要意义。采用单一模型实现多种不同天气状态下光伏发电功率的准确预测非常困难。在分析辐照度变化规律基础上,综合考虑分类总数、类型代表性和分布均衡性,针对气象专业天气类型进行归纳合并,得到4种广义天气类型;进而给出光伏发电功率分类预测的基本框架;提取辐照度的特征参数,建立基于支持向量机的天气状态模式识别模型,辨识恢复部分历史数据所缺失的天气类型信息;最后利用光伏电站的实际运行数据进行仿真,结果验证了模式识别的准确性和分类预测的有效性。 【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);中国电力科学研究院;
【关键词】： 光伏电站 功率预测 模式识别 太阳辐照度 支持向量机 天气状态
【基金】：国家自然科学基金项目(51277075) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11ZG09) 河北省自然科学基金项目(E2012502047) 河北省科技支撑计划重点项目(12213913D)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言在能源消费快速增长和气候环境不断恶化的严峻形势下,推动经济社会的可持续发展,必须大力发展太阳能、风能等新能源。作为太阳能利用的重要方式,近年来光伏发电增长迅速,2012年全球新增装机容量28.4?GW,累计达96.5?GW[1]。截止2012年底我国光伏累计装机容量为7?GW,预计到

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