本文選題：氣象信息 + 模糊聚類　； 參考：《電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報》2016年12期

【摘要】：本文提出了一種基于模糊聚類和支持向量機的光伏短期功率預(yù)測方法。通過氣象信息建立模糊相似矩陣將光伏發(fā)電功率歷史樣本劃分為若干類,然后通過分類識別獲得與預(yù)測日最相似的一類歷史日樣本集,將其與預(yù)測日的氣象因素作為預(yù)測模型的輸入樣本建立支持向量機光伏發(fā)電功率預(yù)測模型,并利用余一法對構(gòu)建的支持向量機模型進行核參數(shù)和懲罰參數(shù)的優(yōu)化。根據(jù)實際數(shù)據(jù)對所提模型進行驗證,計算分析了預(yù)測誤差,結(jié)果表明該方法具有較高的預(yù)測精度,對光伏發(fā)電預(yù)測具有一定的參考價值。
[Abstract]:This paper proposes a photovoltaic short - term power prediction method based on fuzzy clustering and support vector machines . The PV power generation power history samples are divided into several classes by establishing fuzzy similarity matrix through meteorological information . Then , a class of historical day sample sets which are the most similar to the prediction day are obtained by classification and identification . The model of support vector machine is optimized by using the following method . The prediction error is calculated and analyzed by using the residual method . The results show that the method has higher prediction accuracy and has certain reference value for forecasting photovoltaic power generation .
【作者單位】： 國家電網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院;天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;國家電網(wǎng)北京經(jīng)濟技術(shù)研究院;
【分類號】：TM615

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10 侯澍e，

本文編號：1958336