利用最佳相似日的光伏电站短期出力预测

【摘要】：提出一种基于最佳相似日的光伏电站短期出力预测方法。该方法利用密度指标确定初始聚类中心优化K-means聚类算法,采用加权欧式距离法获得历史样本的出力水平相似日集,采用相关系数法获得历史样本的曲线形状相似日集,确定预测日出力水平相似日集和曲线形状相似日集,选取两集合的交集样本作为最佳相似日。建立BP神经网络出力预测模型,采用光伏电站的实测数据训练预测模型,对比不同类型天气的预测结果与实测数据,表明论文的预测方法具有较高的预测精度。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;中利腾晖光伏科技有限公司;
【关键词】： 光伏发电 短期出力预测 出力水平相似 曲线形状相似 最佳相似日
【基金】：国家自然科学基金项目(51207044)
【分类号】：TM615
【正文快照】： Short-term forecasting for photovoltaic power generation based on optimal similar setGUO Yu-jie1,YUAN Xiao-ling1,LI Chang-ming2,LIU Hao-ming1(1.College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China;2.Zhongli Talesun Science a

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