基于天气类型聚类和LS-SVM的光伏出力预测

【摘要】：分析了影响光伏出力的气象因素,结合光伏系统实际运行数据和气象信息,提出一种基于天气类型聚类和LS-SVM的光伏出力预测模型。选取太阳辐照时间、温度、相对湿度等作为气象特征向量,通过计算各向量的加权欧氏距离,筛选出最佳聚类集合,确定训练样本,使样本数据能更好地反映待预测日的实际气象信息。取最佳聚类日气象特征、相应光伏出力及待预测日气象特征输入训练好的LS-SVM模型,输出为待预测日对应时刻的光伏出力。最后通过实际算例分析、评估,验证了所提模型和算法的有效性,并通过增加样本数据点获得了更加精确的预测结果。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 聚类 最小二乘支持向量机 光伏发电系统 出力预测 加权欧氏距离
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着全球能源危机和环境保护问题的日益突出,并网光伏发电以其特有的优势得到了快速推广应用,但是其出力的波动性、间歇性及随机性会威胁到电网的安全、稳定运行[1~4]。因此,对光伏出力进行预测以减少其对电网的冲击,实现传统能源和可再生能源的优势互补变得极为重要[5]

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