基于灰色关联理论与经验模态分解的光伏出力超短期预测

• 作者: 孙健 张宗峰 王贤宗 索春梅
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联理论 经验模态分解 光伏 超短期预测
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 159-164,172
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.201707137

摘要

光伏出力受太阳辐照度、温度、瞬时云团等影响,出力序列呈现明显的非平稳特性,给预测工作带来难度.为降低出力波动性对预测效果的影响,满足光伏出力超短期预测对预测精度的需要,提出两阶段构建输入样本的方法,首先使用灰色关联度理论构建待预测日的相似日样本集合,再使用经验模态分解法拆解相似日历史出力,得到振动模态相对平稳的本征模函数及剩余分量后,使用支持向量机模型对每个分量进行滚动预测,最后将预测结果重构得到下一时刻的点预测值.实例证明,该组合模型的均方根误差可达到1.93,实现了较高精度,可以为光伏出力调度工作提供更多决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	索春梅		7	8	1.0	2.0
2	孙健	国网北京市电力公司电力科学研究院	26	129	6.0	10.0
3	张宗峰		3	7	1.0	2.0
4	王贤宗		1	7	1.0	1.0