基于数值天气预报的光伏功率短期预测分类组合算法

作者：张俊; 贺旭; 陆春良; 王波

来源：广东电力, 2019, 32(06): 55-60.

• 光伏功率预测
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• 组合预测
• 分类
• 修正

为了提高光伏功率日前短期预测的准确率,基于日前数值天气预报,建立考虑了季节循环和日循环的统计预测模型,然后分不同时刻应用3种算法(分类中位数、分类回归和分类聚类)对原始短期预测值进行修正,并应用最小方差组合算法对这3种单体算法进行组合。以浙江宁波地区4个光伏场站为研究对象,与日前原始预测值平均绝对误差(mean absolute error,MAE)相比,3种单体算法修正后MAE均有所下降;等权重和最小方差组合算法修正后的MAE进一步降低,其中最小方差组合算法修正后的效果最好,MAE平均下降1.606%。结果表明,最小方差组合算法能够适应不同季节且具有较高的预测精度。