基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

【摘要】：针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进. 【作者单位】： 南京工程学院电力工程学院;江苏省高校"配电网智能技术与装备"协同创新中心;国网绍兴供电公司输电运检室;江苏省电力公司电力科学研究院;
【关键词】： 光伏发电 自适应 模糊时间序列法 功率预测
【基金】：江苏省高校自然科学研究面上项目(13KJB470006) 江苏省电力公司电力科学研究院科技预研项目
【分类号】：TM615.2
【正文快照】： 随着传统一次能源的日渐枯竭以及新能源技术的发展,电力系统中并网光伏发电系统的发电功率逐渐增大,光伏电站输出的随机性负荷对电力系统的影响也越来越严重.如何准确预测光伏电站的功率输出,采取有效措施减小因功率输出的随机性对电力系统的影响是电工界一直关注的焦点问题.

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