基于误差分类的分布式光伏超短期功率预测

【摘要】：针对分布式光伏系统,使用相关系数确定功率预测模型的样本输入,在没有天气预报,仅依靠天气数据和功率输出的历史记录信息的情况下,采用支持向量机建立了超短期功率预测模型。通过离线的权重系数寻优和基于误差分类的分类器设计,筛选出支持向量机的训练样本,使得建立的模型能够充分反映光伏输出功率的变化规律。实验结果表明,该模型能够获得较高的预测精度,预测样本的分类能够在实际值未知的情况下根据分类结果判断预测值的可信度。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;南方电网科学研究院;华南理工大学电力学院;
【关键词】： 分布式光伏 超短期功率预测 支持向量机 分类器
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2014AA052001) 南方电网公司科技项目(K-KY2014-009) 南方电网科学研究院科技项目(SEPRI-K154001)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言能源是一个国家经济发展的重要物质基础。虽然我国拥有大量的煤和石油资源,但由于开发效率低、需求增长快,这些资源将会在50年内消耗完毕[1],同时环境问题也是我国所面临的一个重大挑战。开发清洁和可再生资源成为我国当前面临的紧迫问题。太阳能作为理想的清洁绿色能源,

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