一种基于加权马尔科夫链修正的SVM光伏出力预测模型

• 作者: 万泉 张静 范文 褚晓红 赵加奎 陈雁 黄学安
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 光伏系统 SVM 加权马尔科夫链 出力预测 残差修正
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 63-68
• 页数: 6页
• 字数: 3648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.181394

摘要

构建高效的光伏出力预测模型,能减少光伏出力随机性对电力系统的冲击.考虑光伏发电的随机性和不稳定性,提出用加权的马尔科夫链修正SVM预测模型,以提高预测精度.首先建立SVM光伏出力预测模型,预测未来1天的出力曲线.然后基于均值-均方差方法对预测残差进行分级,以残差序列标准化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔科夫链模型,预测残差的未来状态.最后根据未来状态空间的阈值对SVM预测结果进行修正.将此模型应用到某光伏发电系统的出力预测实例中,仿真结果表明,修正后的模型预测精度更高,模型具备可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静		1	4	1.0	1.0
2	褚晓红		1	4	1.0	1.0
3	黄学安		2	4	1.0	2.0
4	范文		3	4	1.0	2.0
5	陈雁		1	4	1.0	1.0
6	万泉		1	4	1.0	1.0
7	赵加奎		1	4	1.0	1.0