基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测

发布时间：2018-05-31 04:45

  本文选题：气象信息 + 模糊聚类　； 参考：《电力系统及其自动化学报》2016年12期

【摘要】：本文提出了一种基于模糊聚类和支持向量机的光伏短期功率预测方法。通过气象信息建立模糊相似矩阵将光伏发电功率历史样本划分为若干类,然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立支持向量机光伏发电功率预测模型,并利用余一法对构建的支持向量机模型进行核参数和惩罚参数的优化。根据实际数据对所提模型进行验证,计算分析了预测误差,结果表明该方法具有较高的预测精度,对光伏发电预测具有一定的参考价值。
[Abstract]:This paper proposes a photovoltaic short - term power prediction method based on fuzzy clustering and support vector machines . The PV power generation power history samples are divided into several classes by establishing fuzzy similarity matrix through meteorological information . Then , a class of historical day sample sets which are the most similar to the prediction day are obtained by classification and identification . The model of support vector machine is optimized by using the following method . The prediction error is calculated and analyzed by using the residual method . The results show that the method has higher prediction accuracy and has certain reference value for forecasting photovoltaic power generation .
【作者单位】： 国家电网河南省电力公司经济技术研究院;天津大学电气与自动化工程学院;国家电网北京经济技术研究院;
【分类号】：TM615

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本文编号：1958336