基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测

• 作者: 刘广一 周文萍 张沛 李伟迪 董雷
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 概率预测 光伏发电预测 动态贝叶斯预测模型 短期预测 概率分布 影响因素 验证指标
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 38-45
• 页数: 8页
• 分类号: TM73
• 字数: 6016字
• 语种: 中文

摘要

采用确定性的预测方法对光伏发电量进行预测,在光伏出力波动较大时误差较大,且无法展示预测时刻可能出现的所有情况及其出现的概率.针对确定性预测方法的不足,提出一种条件概率预测方法,应用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)理论,建立光伏发电预测的DBN模型.该模型考虑影响光伏发电量的多种因素,及各因素之间的相互联系,基于当前时刻各影响因素水平的条件下,预测未来短期光伏发电量的概率分布.该分布能够给出比较全面的光伏发电信息,为调度人员提供运行指导.最后采用实际系统进行分析,结合多种验证指标对预测结果进行评估,结果表明,所提方法是正确合理的,能够较好地预测短期内未来时刻光伏发电量的概率分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董雷	华北电力大学电气与电子工程学院	33	590	13.0	24.0
2	刘广一		20	1012	15.0	20.0
3	周文萍	华北电力大学电气与电子工程学院	1	83	1.0	1.0
4	李伟迪	华北电力大学电气与电子工程学院	1	83	1.0	1.0