光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)對(duì)太陽(yáng)能開(kāi)發(fā)利用、電網(wǎng)穩(wěn)定安全運(yùn)行具有重要意義。提出一種融合了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)、主成分分析法(PCA)、分散搜索(SS)和支持向量機(jī)回歸(SVR)的光伏輸出功率預(yù)測(cè)模型。首先結(jié)合天氣信息通過(guò)PNN將天氣劃分為晴、多云、陰、雨4種類(lèi)型,然后在每種天氣類(lèi)型下,利用PCA對(duì)影響光伏出力的多個(gè)氣象因素,如太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、溫度和相對(duì)濕度等進(jìn)行降維、轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)主成分作為輸入向量,最后建立SS算法優(yōu)化SVR的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明,該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同天氣類(lèi)型下的光伏出力較為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),具有一定的可行性及指導(dǎo)意義。

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【文章目錄】：
0 引言
1 光伏發(fā)電功率與天氣類(lèi)型的識(shí)別劃分
    1.1 光伏電池的等效模型
    1.2 基于PNN的天氣類(lèi)型識(shí)別
2 基于PCA的天氣因素相關(guān)性分析
3 基于SS-SVR的光伏預(yù)測(cè)模型
    3.1 SS算法
    3.2 預(yù)測(cè)模型的建立
4 算例分析
5 結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào)：3821904