利用最佳相似日的光伏電站短期出力預(yù)測

【摘要】：提出一種基于最佳相似日的光伏電站短期出力預(yù)測方法。該方法利用密度指標確定初始聚類中心優(yōu)化K-means聚類算法,采用加權(quán)歐式距離法獲得歷史樣本的出力水平相似日集,采用相關(guān)系數(shù)法獲得歷史樣本的曲線形狀相似日集,確定預(yù)測日出力水平相似日集和曲線形狀相似日集,選取兩集合的交集樣本作為最佳相似日。建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出力預(yù)測模型,采用光伏電站的實測數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型,對比不同類型天氣的預(yù)測結(jié)果與實測數(shù)據(jù),表明論文的預(yù)測方法具有較高的預(yù)測精度。 【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;中利騰暉光伏科技有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 光伏發(fā)電 短期出力預(yù)測 出力水平相似 曲線形狀相似 最佳相似日
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51207044)
【分類號】：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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