基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电短期预测

• 作者: 傅美平 毛建容 马红伟
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 相似日 光伏发电 微电网 短期预测
• 年，卷（期）: 2012,（16）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 65-69
• 分类号: TM615
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2012.16.011

摘要

光伏发电预测对于减小并网光伏发电系统对电力系统的影响具有重要意义.针对光伏系统的发电特性,根据影响光伏发电出力的因素,提出选取相似日的方法,通过计算分析相似度筛选出与预测日特征相似的历史数据,与天气数据一同作为预测模型的训练样本.利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行光伏发电预测,并通过某微电网示范工程的光伏系统数据验证,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马红伟		11	181	6.0	11.0
2	毛建容		9	171	5.0	9.0
3	傅美平		3	128	3.0	3.0