基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测

摘要：

为解决传统点预测方式难以量化光伏发电功率不确定性的问题以及提高预测精度,提出一种基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测方法.通过结合小波能量的谱聚类方法对历史光伏数据集进行聚类,构建不同类别的模型输入和区间输出并采用宽度学习系统进行训练;建立不同类别、不同置信区间、不同预测功率区间的stable误差分布,并结合优化目标函数找出每个预测功率区间的最优修正分位数点数值;利用滚动匹配预测修正模式进行区间预测.我国无锡某地的2.8 MW光伏电站算例结果表明,所提方法相较于传统的聚类预测方法具有更好的预测效果.

关键词：光伏区间预测;自适应滚动匹配预测修正模式;谱聚类;宽度学习系统;stable误差分布

所属期刊栏目：42

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：江苏省重点研发计划资助项目BE2020027

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：92-98