论文摘要
为了提高光伏功率日前短期预测的准确率,基于日前数值天气预报,建立考虑了季节循环和日循环的统计预测模型,然后分不同时刻应用3种算法(分类中位数、分类回归和分类聚类)对原始短期预测值进行修正,并应用最小方差组合算法对这3种单体算法进行组合。以浙江宁波地区4个光伏场站为研究对象,与日前原始预测值平均绝对误差(mean absolute error,MAE)相比,3种单体算法修正后MAE均有所下降;等权重和最小方差组合算法修正后的MAE进一步降低,其中最小方差组合算法修正后的效果最好,MAE平均下降1.606%。结果表明,最小方差组合算法能够适应不同季节且具有较高的预测精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张俊,贺旭,陆春良,王波
关键词: 光伏功率预测,数值天气预报,组合预测,分类,修正
来源: 广东电力 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
基金: 国家电网有限公司科技项目(5211NB160007)
分类号: TM615
页码: 55-60
总页数: 6
文件大小: 1103K
下载量: 324
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