基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究

• 作者: 杨茂 冯帆
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏功率超短期预测 聚类分析 灰色关联度 马氏距离 相似日
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 175-181
• 页数: 7页
• 分类号: TK51
• 语种: 中文

摘要

提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响.文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法.首先,文章采用Elkan K-means聚类分析方法对天气类型进行划分,并通过计算各气象因素与光伏电站输出功率间的灰色关联度,选出不同天气类型下影响光伏功率的主要气象因素;然后,根据样本日和预测日间主要气象因素的马氏距离选择若干个相似日,并将相似日的光伏功率作为预测模型的训练集,对预测日的光伏功率进行超短期预测.模拟结果表明:基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率和预测日的相似度较高;将基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率作为预测模型的训练集,可以提高光伏功率超短期预测精度,为光伏功率预测领域提供了有效的方法.