针对分布式光伏电站输出功率影响因素较多、影响程度差异较大,导致预测精度低等问题,提出了基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法。首先,将基于通径分析确定的简单相关系数作为阈值,筛选出气象、时间、负荷中与光伏输出功率...针对分布式光伏电站输出功率影响因素较多、影响程度差异较大,导致预测精度低等问题,提出了基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法。首先,将基于通径分析确定的简单相关系数作为阈值,筛选出气象、时间、负荷中与光伏输出功率相关性较强的主要影响因素。其次,基于简单相关系数优化权重的优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)确定气象相关度;基于模糊排序法量化的时间因子线性加权确定时间相关度,基于电流参数直接量化确定负荷相关度。再次,由3个维度的相关度参数加权得到综合影响相关度,并建立短期光伏功率预测模型。最后,以某分布式光伏电站实测数据为例,验证了基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测具有较高预测精度。展开更多
文摘针对分布式光伏电站输出功率影响因素较多、影响程度差异较大,导致预测精度低等问题,提出了基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法。首先,将基于通径分析确定的简单相关系数作为阈值,筛选出气象、时间、负荷中与光伏输出功率相关性较强的主要影响因素。其次,基于简单相关系数优化权重的优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)确定气象相关度;基于模糊排序法量化的时间因子线性加权确定时间相关度,基于电流参数直接量化确定负荷相关度。再次,由3个维度的相关度参数加权得到综合影响相关度,并建立短期光伏功率预测模型。最后,以某分布式光伏电站实测数据为例,验证了基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测具有较高预测精度。
