基于SVR残差修正的光伏发电功率预测模型

• 作者: 刘家庆 孙羽 张平 张弘鹏 徐峥 郭希海
• 来源期刊: 电力工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 功率预测 残差修正 支持向量回归(SVR) 差分自回归移动平均(ARIMA)
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网技术
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文
• DOI: 10.12158/j.2096-3203.2020.05.021

摘要

近年来,大规模光伏并网对区域电网的安全稳定运行造成了严重影响.光伏功率超短期预测可为区域电力调度提供必要的数据支撑,促进新能源消纳,但光伏自身的波动特性使光伏功率预测的精度难以提高.因此,文中提出考虑功率修正、基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量回归(SVR)的光伏发电功率预测模型.首先,以光伏电站现场采集的功率时间序列建立ARIMA模型,对日发电功率进行初步预测;其次,利用前一个气象相似日的预测残差数据建立SVR模型,对预测日的ARIMA残差进行预测;最后,对初步预测结果进行修正.利用现场实测数据建立典型日的光伏发电预测模型,测试结果表明在残差修正后,预测精度明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘家庆		1	0	0.0	0.0
2	张弘鹏		1	0	0.0	0.0
3	郭希海		1	0	0.0	0.0
4	孙羽		1	0	0.0	0.0
5	徐峥		1	0	0.0	0.0
6	张平		1	0	0.0	0.0