基于SVR-UKF的光伏电站功率预测

俞娜燕; 李向超; 费科; 任佳琦; 倪晓宇

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基于SVR-UKF的光伏电站功率预测

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准确的光伏电站功率预测对于改善和优化可再生光伏发电至关重要。然而,由于光伏电站输出功率受天气因素影响较大,同时光伏电站海量监测数据中存在异常数据,均使得精确的光伏功率预测难以有效实现。本文将基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的状态空间模型与无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)相结合,首先采用SVR方法建立非线性状态空间模型,然后采用UKF对随机不确定性的光伏功率序列进行动态递归估计,以精确更新光伏功率序列的短期估计。通过对光伏电厂总表值进行排序,标记出缺失项;针对所选出未缺失的训练样本集,选取上一时刻的输出功率和本时刻的温度、光照强度数据预测当前时刻的输出功率数据。通过SVR建立状态转换方程,并以UKF进行滤波。预测结果表明,SVR-UKF方法具有较好的预测能力。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2020年第4期|73-77|共5页
作者
俞娜燕; 李向超; 费科; 任佳琦; 倪晓宇;
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作者单位

国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司;

江苏无锡214000;

河海大学能源与电气学院;

南京211100;

无锡扬晟科技股份有限公司;

江苏无锡214106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
光伏电站; 功率预测; 支持向量回归; 无迹卡尔曼滤波;

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