天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用

• 作者: 傅质馨 张凯航 袁越 金鑫
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 功率预测 天气预报 支持向量机 加权欧氏距离
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 清洁能源
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 5298字
• 语种: 中文

摘要

光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战.本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型.通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估.结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁越	河海大学能源与电气学院	161	4623	35.0	63.0
5	金鑫	河海大学能源与电气学院	17	264	8.0	16.0
9	傅质馨	河海大学能源与电气学院	45	713	15.0	25.0
13	张凯航	河海大学能源与电气学院	2	65	2.0	2.0