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基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

         

摘要

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.

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  • 作者单位

    南京工程学院电力工程学院,江苏南京211167;

    江苏省高校“配电网智能技术与装备”协同创新中心,江苏南京211167;

    国网绍兴供电公司输电运检室,浙江绍兴312000;

    南京工程学院电力工程学院,江苏南京211167;

    江苏省高校“配电网智能技术与装备”协同创新中心,江苏南京211167;

    南京工程学院电力工程学院,江苏南京211167;

    江苏省高校“配电网智能技术与装备”协同创新中心,江苏南京211167;

    江苏省电力公司电力科学研究院,江苏南京211102;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 绝缘子和套管;
  • 关键词

    光伏发电; 自适应; 模糊时间序列法; 功率预测;

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