利用最佳相似日的光伏电站短期出力预测

• 作者: 刘皓明 李昌明 袁晓玲 郭宇杰
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 短期出力预测 出力水平相似 曲线形状相似 最佳相似日
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TM615.2
• 字数: 3676字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于最佳相似日的光伏电站短期出力预测方法.该方法利用密度指标确定初始聚类中心优化K-means聚类算法,采用加权欧式距离法获得历史样本的出力水平相似日集,采用相关系数法获得历史样本的曲线形状相似日集,确定预测日出力水平相似日集和曲线形状相似日集,选取两集合的交集样本作为最佳相似日.建立BP神经网络出力预测模型,采用光伏电站的实测数据训练预测模型,对比不同类型天气的预测结果与实测数据,表明论文的预测方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘皓明	河海大学能源与电气学院	86	1547	18.0	37.0
2	袁晓玲	河海大学能源与电气学院	45	361	11.0	18.0
3	郭宇杰	河海大学能源与电气学院	3	30	3.0	3.0
4	李昌明		1	5	1.0	1.0