气象特征频繁变化区域的光伏功率预测方法
准确的光伏功率预测对电网稳定运行具有重要意义,因此提出一种气象特征频繁变化区域的光伏功率预测方法,以期能提高光伏功率预测的准确性.首先,基于Person相关性分析构建光伏功率预测的多变量时间序列;然后,利用C-C法对光伏功率预测的时间序列进行MPSR(多变量相空间重构),进一步挖掘光伏功率与气象特征间的耦合关系;最后,利用SVR(支持向量回归)对光伏功率与气象特征重构后的相空间进行非线性拟合并预测.为验证MPSR能够提高预测效果,同时比较了MPSR结合BPNN(反向传播神经网络)与RBFNN(径向基函数神经网络)的预测效果.算例分析表明,MPSR能够进一步挖掘气象特征变化频繁区域中包含的特征信...
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| Published in | 浙江电力 Vol. 42; no. 3; pp. 37 - 46 |
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| Main Authors | , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
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国网浙江省电力有限公司,杭州 310007%国网浙江省电力有限公司湖州供电公司,浙江 湖州 313000%河海大学 能源与电气学院,南京 211100
25.03.2023
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1007-1881 |
| DOI | 10.19585/j.zjdl.202303005 |
Cover
| Abstract | 准确的光伏功率预测对电网稳定运行具有重要意义,因此提出一种气象特征频繁变化区域的光伏功率预测方法,以期能提高光伏功率预测的准确性.首先,基于Person相关性分析构建光伏功率预测的多变量时间序列;然后,利用C-C法对光伏功率预测的时间序列进行MPSR(多变量相空间重构),进一步挖掘光伏功率与气象特征间的耦合关系;最后,利用SVR(支持向量回归)对光伏功率与气象特征重构后的相空间进行非线性拟合并预测.为验证MPSR能够提高预测效果,同时比较了MPSR结合BPNN(反向传播神经网络)与RBFNN(径向基函数神经网络)的预测效果.算例分析表明,MPSR能够进一步挖掘气象特征变化频繁区域中包含的特征信息,结合MPSR的预测模型提高了光伏功率的预测精度. |
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| AbstractList | 准确的光伏功率预测对电网稳定运行具有重要意义,因此提出一种气象特征频繁变化区域的光伏功率预测方法,以期能提高光伏功率预测的准确性.首先,基于Person相关性分析构建光伏功率预测的多变量时间序列;然后,利用C-C法对光伏功率预测的时间序列进行MPSR(多变量相空间重构),进一步挖掘光伏功率与气象特征间的耦合关系;最后,利用SVR(支持向量回归)对光伏功率与气象特征重构后的相空间进行非线性拟合并预测.为验证MPSR能够提高预测效果,同时比较了MPSR结合BPNN(反向传播神经网络)与RBFNN(径向基函数神经网络)的预测效果.算例分析表明,MPSR能够进一步挖掘气象特征变化频繁区域中包含的特征信息,结合MPSR的预测模型提高了光伏功率的预测精度. |
| Author | 刘皓明 陈菁伟 唐明 林承钱 陈文进 许一洲 钱建国 |
| AuthorAffiliation | 国网浙江省电力有限公司,杭州 310007%国网浙江省电力有限公司湖州供电公司,浙江 湖州 313000%河海大学 能源与电气学院,南京 211100 |
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| ISSN | 1007-1881 |
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| Issue | 3 |
| Keywords | 支持向量回归 多变量相空间重构 光伏功率预测 特征挖掘 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 浙江电力 |
| PublicationTitle_FL | Zhejiang Electric Power |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 国网浙江省电力有限公司,杭州 310007%国网浙江省电力有限公司湖州供电公司,浙江 湖州 313000%河海大学 能源与电气学院,南京 211100 |
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| Title | 气象特征频繁变化区域的光伏功率预测方法 |
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