基于模糊信息粒化的电力系统中光伏出力预测模型分析

• 作者: 张艺涵 李秋燕 李科 郭新志
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊信息粒化 电力系统 光伏出力 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 清洁能源
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4114字
• 语种: 中文

摘要

针对传统点预测模型出现的不稳定性问题,提出基于模糊信息粒化的电力系统中光伏出力预测模型.首先运用W.Pedrycz的模糊粒化方法,确定其基本思想,并对数据预测的序列进行模糊信息粒化处理;其次采用最小二乘支持向量机法,通过非线性映射构建最佳的线性回归函数;最后根据非线性惯性权值对自适应粒子群算法参数进行优化,并构建基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的光伏出力预测功率波动模型.为进一步提升模型稳定性,使用EEMD将光伏数据分解成多个等同的子序列,对波动性较强序列的识别分组粒化,以获得精准预测值.实验结果表明,所提模型能够解决部分随机性与波动性问题,提高整体稳定性,且百分比误差率较小,可广泛应用在现实生活中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李科	国网河南省电力公司经济技术研究院	7	11	2.0	3.0
2	李秋燕	国网河南省电力公司经济技术研究院	23	97	5.0	9.0
3	郭新志	国网河南省电力公司经济技术研究院	3	3	1.0	1.0
4	张艺涵	国网河南省电力公司经济技术研究院	1	0	0.0	0.0