基于数值天气预报的光伏功率短期预测分类组合算法

• 作者: 张俊 王波 贺旭 陆春良
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏功率预测 数值天气预报 组合预测 分类 修正
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 新能源发电与并网
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 4109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.006.008

摘要

为了提高光伏功率日前短期预测的准确率,基于日前数值天气预报,建立考虑了季节循环和日循环的统计预测模型,然后分不同时刻应用3种算法(分类中位数、分类回归和分类聚类)对原始短期预测值进行修正,并应用最小方差组合算法对这3种单体算法进行组合.以浙江宁波地区4个光伏场站为研究对象,与日前原始预测值平均绝对误差(mean absolute error,MAE)相比,3种单体算法修正后MAE均有所下降;等权重和最小方差组合算法修正后的MAE进一步降低,其中最小方差组合算法修正后的效果最好,MAE平均下降1.606％.结果 表明,最小方差组合算法能够适应不同季节且具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺旭		6	25	3.0	5.0
2	张俊		11	76	4.0	8.0
3	王波		14	43	4.0	5.0
4	陆春良		5	7	2.0	2.0