基于相似样本及PCA的光伏输出功率预测

发布时间：2017-08-10 20:23

  本文关键词：基于相似样本及PCA的光伏输出功率预测

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【摘要】：针对光伏输出功率预测问题,提出相似样本及PCA相结合的光伏输出功率预测模型。通过对光伏发电系统历史发电量数据和气象数据相关性分析,根据辐照度具有时间周期性和邻近相似性的特性选取参考样本,求取预测日与参考样本辐照度的欧氏距离并确定相似样本,采用PCA对相似样本提取主成分作为神经网络的输入,简化网络结构。仿真结果表明,相似样本算法可以有效地对不同天气类型的光伏输出功率进行预测,基于PCA的神经网络模型可进一步提高预测精度、泛化性能更好。
【作者单位】： 华侨大学机电及自动化学院;集美大学轮机工程学院;福建省船舶与海洋工程重点实验室;
【关键词】： 光伏功率 相似样本 主成分分析(PCA) 预测
【基金】：福建省自然科学基金(2015J01639) 福建省教育厅科技面上项目(JA15263) 福建省自然科学青年基金(2013J05081) 交通运输部科学技术研究计划(2015329815160)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着我国能源结构的调整,光伏的开发利用已得到高度重视,越来越多的光伏电站纳入电网。但是由于光伏电站输出功率的强随机性,大规模并网光伏对电力系统的运行也带来一些新问题,如对电网电能质量以及电力系统运行调度的影响[1,2]。目前对光伏发电的随机性以及光伏阵列发电

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本文编号：652504