基于集群划分的光伏电站集群发电功率短期预测方法

光伏发电集群的功率预测对区域光伏发电的优化调度意义重大。为提升光伏电站集群功率预测精度,提出了基于K均值聚类划分的光伏集群短期功率预测方法,以场站光伏发电特征为参照,进行集群聚类划分,并引入带补偿偏置的长短期记忆网络(bias compensation long short-term memory network,BC-LSTM)进行功率预测。算例结果表明,使用带补偿偏置的长短期记忆网络相较于长短期记忆网络网络(long short-term memory network,LSTM)能够提升约0.6%的预测精度,使用集群累加法相较于统计升尺度法和累加法也能够提升约0.5%的预测精度。