基于NMF-SVM的光伏系统发电功率短期预测模型

• 作者: Kwok W Cheung 卫志农 吴江 孙国强 孙永辉 李慧杰 李晓露
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏系统 非负矩阵分解 支持向量机 气象因素 相似日选择算法 发电功率预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 330-336
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 5324字
• 语种: 中文

摘要

根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型.基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率.该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义.实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫志农	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	239	4926	37.0	61.0
2	孙永辉	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	84	1459	18.0	36.0
3	李慧杰		18	518	12.0	18.0
4	吴江	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	1	9	1.0	1.0
5	李晓露		6	149	6.0	6.0