一种二模态天气分型方法及其在光伏功率 概率预测的应用

• 作者: 付小标 侯嘉琪 李宝聚 温亚坤 赖晓文 郭雷 王志伟 王尧 张海锋 李德鑫
• 来源期刊: 发电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 天气分型 光伏功率概率预测 时间序列K均值聚类 多模态学习 不确定性
• 年，卷（期）: 2024,（2）
• 页码范围: 117-129
• 页数: 13页
• 语种: 中文

摘要

天气分型是光伏功率预测中不可或缺的预处理步骤，为精细刻画光伏出力的不确定性，提出一种新的基于光伏功率聚类的二模态天气分类方法。该方法结合气象信息和功率信息进行天气分型，为天气分型在光伏功率预测的应用提供了一条有效的新路径。此外，该方法使用数据融合技术，依据融合数值天气预报(numeric weather prediction,NWP)气象和实际气象二者间的相关信息进行天气分型，以减少模型对NWP准确度的依赖并提高模型的鲁棒性。以吉林某光伏电站数据为例，验证了该天气分型方法的合理性，同时，将天气分型方法与功率概率预测相结合，其测算结果表明，使用所提方法进行天气分型概率预测的区间覆盖率更接近预设的置信水平，且平均带宽更窄。