基于通径分析和相空间重构的光伏发电预测模型

TM615; 光伏发电的短期预测对电网稳定运行、经济调度和可再生能源调节具有重要意义.但光伏功率输出受辐射强度、温度等气象因素影响,具有较大的波动性和随机性.为了提高预测精度和不同天气类型的普适性,文章提出了一种基于支持向量回归结合相空间重构和相似日选择的混合光伏输出预测算法.采用通径系数分析对历史数据集进行处理,量化光伏出力和气象因子的相关性,并确定主导气象因子作为相似日选择的标准.随后,利用相空间重构技术对非线性光伏功率时间序列进行处理,抑制了原始数据集的混沌特性.用实际数据验证了该算法的预测有效性.结果表明,与传统的支持向量回归模型相比,文中的预测模型可以进一步提高预测精度.此外,文中算...

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Published in电测与仪表 Vol. 59; no. 11; pp. 79 - 87
Main Authors 李博彤, 李明睿, 刘梦晴
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国网冀北电力有限公司,北京100054%天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津300072%天津大学 管理与经济学部,天津300072 15.11.2022
Subjects
支持向量回归
时间序列
通径系数分析
相空间重构
光伏功率预测
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2022.11.011

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Summary:TM615; 光伏发电的短期预测对电网稳定运行、经济调度和可再生能源调节具有重要意义.但光伏功率输出受辐射强度、温度等气象因素影响,具有较大的波动性和随机性.为了提高预测精度和不同天气类型的普适性,文章提出了一种基于支持向量回归结合相空间重构和相似日选择的混合光伏输出预测算法.采用通径系数分析对历史数据集进行处理,量化光伏出力和气象因子的相关性,并确定主导气象因子作为相似日选择的标准.随后,利用相空间重构技术对非线性光伏功率时间序列进行处理,抑制了原始数据集的混沌特性.用实际数据验证了该算法的预测有效性.结果表明,与传统的支持向量回归模型相比,文中的预测模型可以进一步提高预测精度.此外,文中算法在晴天和阴雨天的情况下都表现出良好的性能.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.11.011