基于EWT-KMPMR组合模型的光伏电站短期功率预测

• 作者: 于永军 孙谊媊 李青 王琛 马天娇
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 发电 模型 功率 光伏电站 组合预测模型 经验小波变换 核最小最大概率回归机
• 年，卷（期）: 2017,（20）
• 所属期刊栏目: 农业生物环境与能源工程
• 页码范围: 265-273
• 页数: 9页
• 分类号: TM615
• 字数: 7768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.033

摘要

为提高光伏电站短期功率预测的精度,提出一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT))和核最小最大概率回归机(kernel mini max probability machine regression,KMPMR)的组合预测模型,对晴天、阴天和雨天3种天气类型下的光伏电站出力分别进行了预测分析.该文首先采用EWT将相似日光伏功率序列分解为具有特征差异的AM-FM分量,然后根据各AM-FM分量的变化特点建立相应的KMPMR预测模型分别进行预测并叠加得到最终预测结果.试验结果表明,相比SVM方法,该文方法在晴天、阴天和雨天可提高预测精度(MAE)分别为56.19%、54.15%和76.33%;相比EMD-KMPMR方法,在降低近一半左右计算规模的同时,可提高预测精度(MAE)分别为9.42%、38.74%和64.52%.以阿克苏地区光伏电站实际运行数据进行试验验证表明,该文方法在3种天气类型下均可取得较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于永军	国网新疆电力有限公司电力科学研究院电网技术中心	35	99	4.0	8.0
2	孙谊媊	国网新疆电力有限公司电力科学研究院电网技术中心	34	126	5.0	10.0
3	李青	国网新疆电力有限公司电力科学研究院电网技术中心	4	20	3.0	4.0
4	马天娇		2	6	2.0	2.0
5	王琛	国网新疆电力有限公司电力科学研究院电网技术中心	7	26	3.0	5.0