基于最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测

• 作者: 张华彬 杨明玉
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 光伏发电系统 超短期预测 加权欧氏距离 相似时段
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 光伏发电
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 4694字
• 语种: 中文

摘要

随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究.提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测.为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本.最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估.结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明玉	华北电力大学电气与电子工程学院	70	563	13.0	17.0
2	张华彬	华北电力大学电气与电子工程学院	5	42	3.0	5.0