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基于天气类型聚类和LS-SVM的光伏出力预测
被引:16
作者:

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杨明玉
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机构: 华北电力大学电气与电子工程学院
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[1] 华北电力大学电气与电子工程学院
来源:
关键词:
聚类;
最小二乘支持向量机;
光伏发电系统;
出力预测;
加权欧氏距离;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM615 [太阳能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
分析了影响光伏出力的气象因素,结合光伏系统实际运行数据和气象信息,提出一种基于天气类型聚类和LS-SVM的光伏出力预测模型。选取太阳辐照时间、温度、相对湿度等作为气象特征向量,通过计算各向量的加权欧氏距离,筛选出最佳聚类集合,确定训练样本,使样本数据能更好地反映待预测日的实际气象信息。取最佳聚类日气象特征、相应光伏出力及待预测日气象特征输入训练好的LS-SVM模型,输出为待预测日对应时刻的光伏出力。最后通过实际算例分析、评估,验证了所提模型和算法的有效性,并通过增加样本数据点获得了更加精确的预测结果。
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蔡涛
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强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院) 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院)

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