【摘要】：為提高光伏電站短期功率預測的精度,提出一種基于經(jīng)驗小波變換(empirical wavelet transform,EWT))和核最小最大概率回歸機(kernel mini max probability machine regression,KMPMR)的組合預測模型,對晴天、陰天和雨天3種天氣類型下的光伏電站出力分別進行了預測分析。該文首先采用EWT將相似日光伏功率序列分解為具有特征差異的AM-FM分量,然后根據(jù)各AM-FM分量的變化特點建立相應的KMPMR預測模型分別進行預測并疊加得到最終預測結(jié)果。試驗結(jié)果表明,相比SVM方法,該文方法在晴天、陰天和雨天可提高預測精度(MAE)分別為56.19%、54.15%和76.33%;相比EMD-KMPMR方法,在降低近一半左右計算規(guī)模的同時,可提高預測精度(MAE)分別為9.42%、38.74%和64.52%。以阿克蘇地區(qū)光伏電站實際運行數(shù)據(jù)進行試驗驗證表明,該文方法在3種天氣類型下均可取得較高的預測精度。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of short-term power prediction for photovoltaic power plants, a combined prediction model based on empirical wavelet transform (empirical wavelet transform,EWT) and kernel minimum maximum probability regression machine (kernel mini max probability machine regression,KMPMR) is proposed. The output of photovoltaic power stations under cloudy and rainy weather types are predicted and analyzed respectively. In this paper, the similar diurnal photovoltaic power series is decomposed into AM-FM components with characteristic difference by using EWT, then the corresponding KMPMR prediction model is established according to the variation characteristics of each AM-FM component and the final prediction results are obtained by superposition. The experimental results show that compared with SVM method, this method can improve the prediction accuracy on sunny, cloudy and rainy days by 56.19% and 76.33% respectively. Compared with the EMD-KMPMR method, the calculation scale is reduced by about half, and the prediction accuracy is improved by 9.42% and 64.52%, respectively, with the (MAE) of 9.42% and 64.52% respectively. The experimental results of the actual operation data of the photovoltaic power station in Aksu area show that the proposed method can achieve high prediction accuracy under three weather types.
【作者單位】： 國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學研究院電網(wǎng)技術(shù)中心;新疆鐵道職業(yè)技術(shù)學院;
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)重大科技專項發(fā)展計劃項目:光伏發(fā)電關鍵技術(shù)研究與應用(2016A02004) 國家電網(wǎng)公司發(fā)展計劃項目:基于串阻型逆變器的光伏電站并網(wǎng)特性實證性研究與測試(5230DK160006)
【分類號】：TM615

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本文編號：2387490