天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用

【摘要】：光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战。本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型。通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估。结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心;
【关键词】： 光伏发电 功率预测 天气预报 支持向量机 加权欧氏距离
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言并网发电的种种优势成为太阳能光伏发电的发展方向[1]。光伏发电系统并网后,由于其输出功率受到天气因素的影响,具有持续的不确定性,不利于调度部门安排常规电源与光伏发电的协调配合;在高穿透功率的情况下,更会影响电能质量和电网的安全稳定运行[2]。目前对光伏发电的

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