基于最小二乘滤波-肖维勒准则的光伏异常功率数据清洗及预测应用

摘要：

光伏功率数据受天气情况影响难免存在异常使得多步预测难以达到理想的准确率.为克服这些缺陷,利用最小二乘滤波能准确识别数据时间序列突变的优点,建立了基于最小二乘滤波-肖维勒准则的光伏功率异常数据识别模型.将修正后的吉林省两座光伏电站功率数据应用于傅里叶分解-秩次集对分析模型进行超短期预测,仿真结果表明,与肖维勒准则相比,最小二乘滤波-肖维勒准则模型具有识别准确率高、适用性良好等优点,且修正后的数据运用于超短期预测也具有较高的预测精度.

关键词：光伏异常功率识别、超短期预测、最小二乘滤波、肖维勒准则、秩次集对分析

所属期刊栏目：46

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目522300190009

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：59-71