考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测

摘要：

为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量.针对狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA),并通过IWPA对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,lSSVM)进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型.采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明:无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小.

关键词：天气类型、相似日、光伏发电功率、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.41;O157.5;S

资助基金：国家自然科学基金52007102

在线出版日期：2023-02-28（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：143-149