基于模糊C均值聚类的光伏组件发电量预测

• 作者: 丁坤 丁汉祥 冯皓 王越 邵志雄
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏组件 天气突变 输出功率模型 发电量预测 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 新能源发电与并网
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TM615.2
• 字数: 3825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2018.004.007

摘要

光伏组件发电量预测是光伏系统发电量预测的基础,为此,基于模糊C均值聚类,针对3种典型天气,即晴天、阴天和雨天,结合向量给出了相应天气突变情况的判断方法,根据天气情况选取对应的光伏组件输出功率模型进行组件发电量预测,每次预测间隔为10 min.验证结果表明,优化的光伏组件功率输出模型和发电量预测方法预测精度高,晴天的预测误差为1.1％,阴天为3.76％,雨天为9.2％,复杂天气下为4.22％,验证了所提出的优化的光伏组件输出功率模型和发电量预测方法的有效性,满足功率预测误差要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王越	河海大学机电工程学院	12	84	5.0	9.0
2	丁坤	河海大学机电工程学院	40	198	8.0	11.0
4	冯皓	中国电器科学研究院国家重点实验室	22	142	8.0	11.0
7	丁汉祥	河海大学机电工程学院	4	17	3.0	4.0
8	邵志雄		2	3	1.0	1.0