基于天氣類型聚類和LS-SVM的光伏出力預測

【摘要】：分析了影響光伏出力的氣象因素,結(jié)合光伏系統(tǒng)實際運行數(shù)據(jù)和氣象信息,提出一種基于天氣類型聚類和LS-SVM的光伏出力預測模型。選取太陽輻照時間、溫度、相對濕度等作為氣象特征向量,通過計算各向量的加權歐氏距離,篩選出最佳聚類集合,確定訓練樣本,使樣本數(shù)據(jù)能更好地反映待預測日的實際氣象信息。取最佳聚類日氣象特征、相應光伏出力及待預測日氣象特征輸入訓練好的LS-SVM模型,輸出為待預測日對應時刻的光伏出力。最后通過實際算例分析、評估,驗證了所提模型和算法的有效性,并通過增加樣本數(shù)據(jù)點獲得了更加精確的預測結(jié)果。 【作者單位】： 華北電力大學電氣與電子工程學院;
【關鍵詞】： 聚類 最小二乘支持向量機 光伏發(fā)電系統(tǒng) 出力預測 加權歐氏距離
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言隨著全球能源危機和環(huán)境保護問題的日益突出,并網(wǎng)光伏發(fā)電以其特有的優(yōu)勢得到了快速推廣應用,但是其出力的波動性、間歇性及隨機性會威脅到電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行[1~4]。因此,對光伏出力進行預測以減少其對電網(wǎng)的沖擊,實現(xiàn)傳統(tǒng)能源和可再生能源的優(yōu)勢互補變得極為重要[5]

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