【摘要】：針對光伏發(fā)電可預(yù)測性低的問題,提出了一種綜合使用通徑分析(path analysis,PA)、k近鄰算法(k-Nearest Neighbor,KNN)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸(quantile regression neural network,QRNN)和核密度估計(kernel density estimator,KDE)的光伏出力概率分布估計方法,構(gòu)造出未來1 d任意時刻的光伏出力概率密度函數(shù),可以得到比點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測更多的有用信息。首先由通徑分析對氣象因素進(jìn)行約減,在降低模型輸入維數(shù)的基礎(chǔ)上減小變量間的耦合作用。然后通過K-means算法按天氣類型對歷史樣本進(jìn)行聚類,進(jìn)一步提高相似樣本的篩選效果。最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸和核密度估計對光伏出力的概率分布進(jìn)行估計。實驗結(jié)果表明,相比于核密度估計和傳統(tǒng)的正態(tài)分布估計方法,采用所提方法估計出的概率分布的可靠性和銳度更高。
[Abstract]:Aiming at the problem of low predictability of photovoltaic generation, this paper presents a method for estimating the probability distribution of photovoltaic force using path analysis (path analysis,PA) algorithm (k-Nearest Neighbor,KNN), neural network quantile regression (quantile regression neural network,QRNN) and kernel density estimation (kernel density estimator,KDE). The probabilistic density function of photovoltaic force at any time in the next 1 day can obtain more useful information than point prediction and interval prediction. Firstly, the meteorological factors are reduced by path analysis, and the coupling between variables is reduced on the basis of reducing the input dimension of the model. Then the K-means algorithm is used to cluster the historical samples according to the weather type to further improve the screening effect of similar samples. Finally, the probability distribution of photovoltaic force is estimated by neural network quantile regression and kernel density estimation. The experimental results show that the reliability and sharpness of the probability distribution estimated by the proposed method are higher than that of the kernel density estimation method and the traditional normal distribution estimation method.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;天津內(nèi)燃機研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61374122)~~
【分類號】：TM615

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本文編號：2243019