一种基于加权马尔科夫链修正的SVM光伏出力预测模型
构建高效的光伏出力预测模型,能减少光伏出力随机性对电力系统的冲击.考虑光伏发电的随机性和不稳定性,提出用加权的马尔科夫链修正SVM预测模型,以提高预测精度.首先建立SVM光伏出力预测模型,预测未来1天的出力曲线.然后基于均值-均方差方法对预测残差进行分级,以残差序列标准化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔科夫链模型,预测残差的未来状态.最后根据未来状态空间的阈值对SVM预测结果进行修正.将此模型应用到某光伏发电系统的出力预测实例中,仿真结果表明,修正后的模型预测精度更高,模型具备可行性和有效性.
光伏系统、SVM、加权马尔科夫链、出力预测、残差修正
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国家自然科学基金项目资助11601125
2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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