基于組合模型的光伏電站發(fā)電功率短期預測方法研究.pdf

1、由于光伏電站出力的波動性、間歇性、不穩(wěn)定性，勢必會對電網(wǎng)安全穩(wěn)定方面帶來不利的影響。因此，光伏發(fā)電功率短期預測技術(shù)的研究就顯得尤為重要。準確的短期發(fā)電功率預測不僅能夠有效減輕對電網(wǎng)的危害，還有利于電網(wǎng)調(diào)度部門對新能源發(fā)電計劃的安排，提高電網(wǎng)消納光電能力，促進光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因而選擇光伏發(fā)電短期功率的預測方法作為研究內(nèi)容，具有十分重要的意義。
　　本文通過對國內(nèi)外短期預測技術(shù)的現(xiàn)狀進行了分析研究，針對光伏電站發(fā)電功率各種短期預測技術(shù)

2、進行了梳理和分析，由于國內(nèi)外現(xiàn)有的光伏功率預測模型基本原理均為從不同的角度出發(fā)，利用模型特性提取樣本數(shù)據(jù)中不同的信息，從而對光伏電站發(fā)電功率作出預測，但是采用單一模型預測多種因素影響下的光伏出力幾無可能獲得滿意的精度。因而本文以西北某光伏電站為實例，從詳細分折光伏電站發(fā)電功率與諸因素（天氣類型、太陽輻照度、環(huán)境溫度、相對濕度等）之間的關(guān)系入手，通過相關(guān)性分析、對比，劃分出三種自定義天氣類型，提出了根據(jù)所劃分的天氣類型進行分類預測。光伏系

3、統(tǒng)發(fā)電功率由于受到氣象狀況、地理環(huán)境等多種因素的影響具有較大的隨機性、波動性和不確定性，增加了對發(fā)電功率預測工作的復雜性。在詳細研究了灰色GM預測法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測法、多元線性回歸預測法的原理及特性的基礎上，根據(jù)這三種預測方法的特點，先進行單一模型的預測，再利用熵值法計算各單項預測模型在組合預測中的權(quán)重，得到組合預測模型并進行誤差修正。利用該組合預測模型，對光伏電站的出力分別在三種典型天氣類型下進行了建模和預測。通過對比各預測模型的預