基于PNN/PCA/SS-SVR的光伏发电功率短期预测方法

【摘要】：光伏发电功率预测对太阳能开发利用、电网稳定安全运行具有重要意义。提出一种融合了概率神经网络(PNN)、主成分分析法(PCA)、分散搜索(SS)和支持向量机回归(SVR)的光伏输出功率预测模型。首先结合天气信息通过PNN将天气划分为晴、多云、阴、雨4种类型,然后在每种天气类型下,利用PCA对影响光伏出力的多个气象因素,如太阳辐射强度、温度和相对湿度等进行降维、转换成少数几个主成分作为输入向量,最后建立SS算法优化SVR的光伏发电功率短期预测模型。结果表明,该模型实现了对不同天气类型下的光伏出力较为精准的预测,具有一定的可行性及指导意义。 【作者单位】： 上海交通大学电工与电子技术中心;上海电力学院电气工程学院;国网吉林省电力有限公司延边供电公司;
【关键词】： 光伏发电功率预测 概率神经网络 主成分分析法 分散搜索 支持向量机回归
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61533012) 上海市自然科学基金资助项目(14ZR1421800)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 3.国网吉林省电力有限公司延边供电公司,吉林省延边朝鲜族自治州133000)上网日期:2016-06-01。0引言太阳能由于其能量密度高、不受地域分布限制、安全可靠、无污染排放、取之不尽、用之不竭等优点[1],正在全球范围内迅速发展。光伏产业日趋规模化,使得太阳能发电的生产成本不

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