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基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究

论文摘要

分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。

论文目录

  • 0前言
  • 1 模型参数及预测
  •   1.1 ARIMA模型
  •   1.2 预测方法
  •     1.2.1 神经网络预测方法
  •     1.2.2 支持向量机预测方法
  •     1.2.3 组合预测方法
  • 2 结果与讨论
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵滨滨,王莹,王彬,宣文博,雷铮,葛磊蛟,徐晓萌

    关键词: 配电网,分布式光伏发电系统,时间序列,功率预测

    来源: 可再生能源 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技

    专业: 电力工业

    单位: 国网天津市电力公司,天津大学电气自动化与信息工程学院

    基金: 国家重点研发计划项目(2018YFB1500801),国家自然科学基金(51807134),国网天津市电力公司科技项目“基于灵活负荷特性及其优化策略的电力需求预测研究”

    分类号: TM615

    DOI: 10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2019.06.005

    页码: 820-823

    总页数: 4

    文件大小: 512K

    下载量: 497

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e9878844f47cf82191f75df9.html