为解决光伏功率预测不准确问题,提出了一种基于自适应k均值和支持向量回归的光伏出力预测方法。首先,分析了k均值聚类及其改进方法,给出了支持向量回归(SVR)的基本原理和应用流程,介绍了SVR中径向基函数凸优化模型。然后,结合自适应k均...为解决光伏功率预测不准确问题,提出了一种基于自适应k均值和支持向量回归的光伏出力预测方法。首先,分析了k均值聚类及其改进方法,给出了支持向量回归(SVR)的基本原理和应用流程,介绍了SVR中径向基函数凸优化模型。然后,结合自适应k均值和支持向量回归,依据光伏出力基本特点,分析了光伏出力预测流程及预测结果统计学评价指标。最后,以“云南昆明”光照数据为实际算例,确定了预测模型结构,并分别采用k-means and SVR、ARMA和ANN这3种方法进行预测,对比了不同聚类结果和不同算法时的预测统计指标,验证了所提方法的有效性,为光伏出力预测提供了一种方法。展开更多
文摘为解决光伏功率预测不准确问题,提出了一种基于自适应k均值和支持向量回归的光伏出力预测方法。首先,分析了k均值聚类及其改进方法,给出了支持向量回归(SVR)的基本原理和应用流程,介绍了SVR中径向基函数凸优化模型。然后,结合自适应k均值和支持向量回归,依据光伏出力基本特点,分析了光伏出力预测流程及预测结果统计学评价指标。最后,以“云南昆明”光照数据为实际算例,确定了预测模型结构,并分别采用k-means and SVR、ARMA和ANN这3种方法进行预测,对比了不同聚类结果和不同算法时的预测统计指标,验证了所提方法的有效性,为光伏出力预测提供了一种方法。
