基于数值天气预报的光伏功率短期预测分类组合算法

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.

关键词：光伏功率预测、数值天气预报、组合预测、分类、修正

所属期刊栏目：32

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：国家电网有限公司科技项目5211NB160007

在线出版日期：2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-60