针对气象数据弱相关的光伏输出功率预测方法研究

发布时间：2017-11-17 22:00

  本文关键词：针对气象数据弱相关的光伏输出功率预测方法研究

  更多相关文章： 光伏出力预测 支持向量机 相似日 经验模态分解

【摘要】：随着化石燃料的日渐消耗,可再生能源的使用逐渐受到人们重视。太阳能取之不尽、清洁无污染,是最具有利用价值和开发潜力的新能源之一。目前,光伏产业在我国也得到了突飞猛进的发展。然而光伏发电量受气象因素影响强烈,出力呈现明显的随机性和波动性,对电力系统安全稳定运行带来冲击。因此光伏出力的准确预测十分重要。基于传统统计学的预测方法只有在样本数量足够多的情况下性能才有理论上的保证。但我国现在的气象量测设备还不够完善,无法提供全面丰富的气象信息,给分布式光伏出力预测带来不便。同时,在每个光伏电站安装气象量测装置会导致投资过大、运行复杂,多个光伏电站使用附近同一气象量测装置的信息时会使得试验数据不够准确,因此势必面临数据相关性减弱、样本噪声过大、数据不理想等问题,使得有效样本数减少,传统统计法适用性降低。本文分析了光伏出力的周期性、间歇性、波动性和随机性特性,通过分析光伏出力和当地历史气象数据之间的相关性,验证了光伏出力与气象因素的弱相关特性。研究了气象数据弱相关情况下的预测机制,以降低气象因素对光伏出力预测的影响。首先选择强相关因素作为灰色关联度选取的输入因素,构建了基于相似日选取的支持向量机光伏出力短期预测模型；然后提出了将光伏出力的波动序列分解成若干个不同特征尺度的分量,构建了基于经验模态分解的支持向量机光伏出力超短期预测模型；最后通过实例仿真,验证了所提预测方法的有效性和合理性。
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615

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本文编号：1197482