基于光伏发电影响因素分析的集成建模及预测应用

• 作者: 刘倩 周杭霞 周郅皓 张雨金 杨凌帆
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量 光伏发电 预测模型 因素重要性分析 梯度提升决策树算法 数据组合分析
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计量与测试
• 页码范围: 158-165
• 页数: 8页
• 分类号: TB97
• 字数: 5456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2019.02.006

摘要

目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题.方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差.以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作为训练集,根据预测结果的误差大小合并数据,建立新的PSO-SVM弱学习器.最终运用改进的PSO算法找出每个弱学习器的系数,建立预测模型.结果:实验结果显示此模型相较于传统的BP、SVM模型预测效果有了明显的提升.结论:本预测模型具有较精确的预测能力和较强的适应性,并且适应于任何不同天气类型和不同因素的训练数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周杭霞	中国计量大学信息工程学院	44	314	11.0	15.0
2	刘倩	中国计量大学信息工程学院	6	68	4.0	6.0
3	杨凌帆	中国计量大学信息工程学院	3	47	2.0	3.0
4	张雨金	中国计量大学信息工程学院	3	50	2.0	3.0
5	周郅皓	中国计量大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0