新能源功率预测算法优化研究

• 作者: 刘晓飞 史洁
• 来源期刊: 发电技术
• 关键词: 风电 光伏 功率预测 支持向量机 神经网络 小波分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.18141

摘要

以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径.在确定性预测中充分考虑风电出力和预测模型特性,提出分段支持向量机(piecewise support vector machine,PSVM)和神经网络(neural network,NN)预测算法;充分考虑天气特征对光伏出力的影响,提出基于气象特性分析的光伏出力预测算法.通过若干风电场的算例分析,证明了上述几种预测模型的实用性,为功率预测的可靠性分析提供支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史洁	济南大学物理科学与技术学院	3	6	1.0	2.0
2	刘晓飞		1	6	1.0	1.0