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摘要:
在传统奇异谱分析(SSA)方法的基础上,提出一种嵌入气象因素的改进SSA方法,该方法融合了SSA、相关性分析和灵敏度分析等技术,可有效提高传统SSA方法的预测精度.采用SSA技术将光伏出力时间序列分解为低频序列、高频序列和噪声序列,通过Pearson相关系数法确定温度和辐照为影响光伏出力的主要气象因素,再对光伏出力与气象因素之间的灵敏度进行分析.根据灵敏度分析的结果和基准值分别对待预测日的低频序列和高频序列进行修正,将修正结果进行叠加得到光伏出力预测结果.将所提方法运用于某地区的光伏短期预测中,与自回归模型、BP神经网络及传统的奇异谱分析-回归方法的对比结果表明,所提方法具有更高的预测精度.
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文献信息
篇名 考虑气象因素的短期光伏出力预测的奇异谱分析方法
来源期刊 电力自动化设备 学科 工学
关键词 奇异谱分析 气象因素 相关性分析 灵敏度分析 短期光伏出力预测
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 智能发电
研究方向 页码范围 50-57,76
页数 9页 分类号 TM615
字数 语种 中文
DOI 10.16081/j.issn.1006-6047.2018.05.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黎静华 广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室 24 446 10.0 21.0
2 赖昌伟 广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室 2 13 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
奇异谱分析
气象因素
相关性分析
灵敏度分析
短期光伏出力预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力自动化设备
月刊
1006-6047
32-1318/TM
大16开
南京高新技术产业开发区星火路8号
28-268
1973
chi
出版文献量(篇)
7521
总下载数(次)
10
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