气象数据弱相关的光伏出力短期预测

【摘要】：光伏出力受气象因素影响,气象数据的有效程度影响着预测结果的准确性。本文提出了气象数据与光伏出力弱相关时短期光伏出力的预测方法。首先采用Pearson关联系数分析法得到影响光伏发电的主要因素,而后采用模糊聚类理论构建相似日,建立了具有优秀小样本学习能力的支持向量回归机预测模型。针对该模型,提出了两阶段确定模型参数的方法,首先采用全局网格搜索确定核参数p和正则化参数C的取值范围,再通过自适应差分进化算法寻找最优核参数p和正则化参数C,以提高参数ε选取范围设置较大时的预测精度。实例测试表明,使用本文提出的SVR方法预测的平均RMSE为5.551%,满足预测要求,比常规BP预测方法提高精度1.238%,在气象数据弱相关时对光伏短期出力有更好的预测能力。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 分布式光伏 光伏出力预测 支持向量机(SVM) 参数选择
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言能源和环境问题促使以光伏为代表的清洁能源获得了广泛关注,截止2013年底,中国的光伏装机容量已达19.42GW[1]。光伏大规模并网后会对电网的安全、经济和可靠运行产生多方面影响[2],因此必须获得光伏出力的短期预测数值[3],对其进行主动控制,达到优化调度。短期光伏预测技

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