基于最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测

【摘要】：随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究。提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测。为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本。最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 最小二乘支持向量机 光伏发电系统 超短期预测 加权欧氏距离 相似时段
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着光伏电站并网容量的增大,在缓解能源危机和降低环境污染问题的同时,光伏出力的随机性也对电网的安全稳定运行带来了严峻挑战[1-3]。对于一个既定的电网,其接纳光伏电站并网容量一般不宜超过10%~15%[4],这在一定程度上限制了光伏系统的发展。因此,加强光伏出力预测研

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