组合预测技术及其在功率预测中的应用

发布时间：2017-11-21 10:11

  本文关键词：组合预测技术及其在功率预测中的应用

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【摘要】：目前光伏电站功率的预测方法繁多,但是单一预测方法往往存在一定的局限性。组合预测方法成为一种消除单一预测方法局限性,提高功率预测精度的有效方法。本文首先提出了基于相关系数的光伏功率组合预测方法。在分别用持续法,支持向量机法,相似数据法对光伏功率进行预测的基础上,分别求出单一预测值和实际值的相关系数,并用预测天前三天的相关系数平均值作为预测天单一预测方法的相关系数,对相关系数较大的单一预测方法赋予较大的权重。通过实际分析对比,验证了基于相关系数组合预测的有效性,有效提高了光伏功率预测的精度。其次,提出一种基于误差分布的光伏功率组合预测方法。从历史数据单一预测方法与实际值的误差角度确定组合预测的权重。将三种单一预测方法和实际数据按时间将每天光伏功率有效发电量划分为四段,分别用粒子群寻优使组合预测方法的误差分布接近标准正态分布,确定各段单一预测方法的权重,建立基于误差分布的光伏功率组合预测模型。预测时先将预测天三种单一预测方法按时间进行分段,根据每段的组合预测模型求出光伏发电组合预测功率,最后将分段的预测结果进行重构,得到最终的预测结果。结果表明,基于误差分布的组合预测方法的精度要高于三种单一预测预测方法,较高于等权重和协方差优选组合预测法。最后,研究一种基于聚类方法的非线性组合预测方法。分别用k_means方法,SOM方法,按时间均分法对历史数据进行分类。然后采用BP神经网络对每类数据分别建立非线性模型。预测时将预测天按不同分类方法的分类原则分类后根据已建好的组合预测模型进行预测。将分类后的预测结果进行重构,得到最终的预测结果。经过分析对比,基于时间均分的非线性组合预测方法的光伏功率预测精度高于基于其他聚类方法的预测精度。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615

【参考文献】

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本文编号：1210548