基于支持向量机的单日多类型天气短期光伏功率预测

被引:5
作者
鲁斌
蔡志彬
机构
[1] 华北电力大学
关键词
光伏功率预测; 支持向量机; 分类气象模型;
D O I
暂无
中图分类号
TM615 [太阳能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
提出一种基于支持向量机的单日多类型天气短期光伏功率预测方法,对每个气象天气点气象类型进行判别分析,细化分类天气模型,利用分类天气模型训练数据并预测未来气象要素值,并对天气转换点修正,利用时间连续性与历史连续性修正结果。最后利用专家数据库映射数据进行气象功率预测。实验结果表明,改进后的模型可以有效改善预测效果。
引用
收藏
页码:76 / 77+79 +79
页数:3
相关论文
共 5 条
[1]   基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法 [J].
王飞 ;
米增强 ;
杨奇逊 ;
赵洪山 .
太阳能学报, 2012, 33 (07) :1171-1177
[2]   基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型 [J].
丁明 ;
王磊 ;
毕锐 .
电力系统保护与控制, 2012, 40 (11) :93-99+148
[3]   基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测 [J].
张艳霞 ;
赵杰 .
电力系统保护与控制, 2011, 39 (15) :96-101+109
[4]   基于马尔可夫链的光伏发电系统输出功率短期预测方法 [J].
丁明 ;
徐宁舟 .
电网技术, 2011, 35 (01) :152-157
[5]   基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计 [J].
陈昌松 ;
段善旭 ;
殷进军 .
电工技术学报, 2009, 24 (09) :153-158