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基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测
1
作者
赵洪山
孙承妍
温开云
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期567-576,共10页
提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待...
提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待预测时刻气象特征对于各气象类型的相似程度,最后,根据隶属度对各气象类型的概率分布加权。以实际光伏电站数据进行算例分析,结果表明相较于单一气象类型,多气象类型加权模型的MAPE平均减少16.87%,ACD平均提升10.45%,AW平均下降2.49%。
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关键词
光伏出力
概率预测
超短期
多气象类型加权
改进高斯混合模型
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职称材料
题名
基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测
1
作者
赵洪山
孙承妍
温开云
机构
河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学)
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期567-576,共10页
基金
国家电网公司总部科技项目(5700-202255222A-1-1-ZN)。
文摘
提出一种多气象类型加权和改进高斯混合模型,可实现对光伏出力提前15 min的超短期概率预测。首先,依据气象特征将历史数据划分为若干气象类型,然后,构建改进高斯混合模型获得每个气象类型出力数据的概率分布,其次,构建隶属度函数量化待预测时刻气象特征对于各气象类型的相似程度,最后,根据隶属度对各气象类型的概率分布加权。以实际光伏电站数据进行算例分析,结果表明相较于单一气象类型,多气象类型加权模型的MAPE平均减少16.87%,ACD平均提升10.45%,AW平均下降2.49%。
关键词
光伏出力
概率预测
超短期
多气象类型加权
改进高斯混合模型
Keywords
photovoltaic power output
probabilistic forecast
ultra-short-term
multi-weather-type-weighted
improved Gaussian mixture model
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多气象类型加权和改进高斯混合模型的光伏出力超短期概率预测
赵洪山
孙承妍
温开云
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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