一种短期光伏出力的区间预测方法

• 作者: 刘哲 孟安波 欧晓峰 殷豪 陈云龙
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 区间预测 变分模态分解 纵横交叉算法(CSO) 高斯过程回归(GPR) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 51-57
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 4844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2018.002.008

摘要

确定性的点预测在精度上无法满足大规模光伏并网的调度需求,基于此,提出一种光伏出力区间预测方法.针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用变分模态分解(variational model decomposition,VMD)方法将其分解为若干个子序列,并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为波动分量 S,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)法对分量S进行预测,得到其波动区间.考虑到 GPR 本身固有的缺陷,采用纵横交叉(crisscross optimization,CSO)算法对它的超参数寻优过程进行改进,而复杂度相对较低的其他VMD 子序列代表光伏出力稳定分量,因此,采用支持向量机(support vector machine,SVM)法直接对它们进行确定性预测,最后通过重组各分量的预测值,得出光伏出力的区间预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷豪	广东工业大学自动化学院	51	287	10.0	14.0
2	孟安波	广东工业大学自动化学院	92	669	15.0	21.0
3	陈云龙	广东工业大学自动化学院	12	39	4.0	6.0
4	刘哲	广东工业大学自动化学院	7	24	4.0	4.0
5	欧晓峰	广东工业大学自动化学院	1	6	1.0	1.0