考虑多气象因子累积影响的光伏发电功率预测

针对当前主流的光伏发电功率预测方法中,深度学习算法训练耗时长、传统机器学习算法精度有待提升的问题,提出考虑多气象因子累积影响的光伏发电功率预测方法。首先,采用相关系数法筛选关联气象因子,并使用余弦距离的K-means++算法将训练集高效划分为K个类簇;在第1路预测中,使用关联气象因子构造二维气象矩阵,然后输入到柯西变异优化的特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)模型,挖掘相关气象因子对光伏发电功率的累积影响;在第2路预测中,使用轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)算法实现光伏发电功率的即时预测;借鉴集成学习的思想,将上述2组预测结果加权求和,得到最终的光伏发电功率预测结果。在关联因子筛选、聚类效果对比实验部分,取0.3为相关系数阈值,验证聚类个数取4为最优;在光伏出力预测算法对比实验部分,分别基于平均相对误差、均方根误差,计算所提算法的预测精度为88.12%、82.03%,均高于其他各项参照算法,从而证明了所提算法的可行性。