基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测

作者：何锋; 章义军; 章建华; 丁海华

来源：热力发电, 2019, 48(07): 64-69.

DOI：10.19666/j.rlfd.201902031

• 光伏发电功率
• 概率密度预测
• 相似日
• 分位数回归森林
• 核密度估计

为提高光伏发电功率预测精度及可靠性,提出一种基于相似日和分位数回归森林(QRF)的光伏发电功率概率密度预测模型。选取某光伏电站实测数据为研究对象,在将光伏发电功率原始数据按不同天气类型进行分类的基础上,通过温度和风速2个特征向量选取相似日,并对相似日历史数据建立BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和QRF预测模型。结果表明:晴天时,不同模型预测值均能较好跟踪真实值变化趋势,在13:00—16:00光伏发电功率下降时间段,QRF模型更接近真实值;多云或阴天时,在9:00—12:00,3种模型预测误差均较大;雨天时,在14:00—16:00光伏发电功率突变时间段,BPNN模型预测误差最大,SVM预测值相对于QRF模型更接近真实值,而在10:00—12:00,SVM模型预测误差增大。对不同模型不同天气类型下的预测误差,QRF模型预测性能更佳。