光伏发电功率的智能预测算法

【摘要】：光伏发电系统的出力具有强烈的波动性,为了减轻其对电网的冲击,有必要进行光伏出力预测。提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis,GRA)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)方法对光伏出力进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,分析了辐照度、天气类型等对光伏输出功率的影响。通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性;然后运用LSSVM提前24 h预测输出功率,利用天津市太阳能光电建筑示范项目的实测数据对该预测模型进行了测试与评估,算例结果表明,所提出的GRA-LSSVM的预测方法具有较高的预测精度。 【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 灰色关联度分析(GRA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 光伏发电 功率预测
【基金】：国家自然科学基金项目(61374122)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着全球范围内化石能源紧缺和环境污染等问题的日益突出,开发利用新能源和可再生能源,己成为21世纪的重大课题。太阳能是绿色可再生能源,光伏并网不仅能缓解能源危机,并且可以改善生态环境[1]。但是并网光伏发电系统输出功率具有固有的间歇性和不可控等缺点,对电力系统

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