基于网络集成的太阳全辐射超短期混合预测方法

作者：过奕任; 张梦叶; 朱婷婷; 王聪; 倪超

来源：工业控制计算机, 2020, 33(09): 35-39.

• 太阳全辐射
• 超短期预测
• 混合模型

针对引起光伏发电量波动和突变的太阳全辐射,提出了一种基于网络集成的太阳全辐射超短期混合预测模型。首先,根据太阳全辐射在不同天气情况下的变化特性,构建混合模型的初级子模型,分别为针对变化平缓的多元线性回归模型和针对剧烈变化的非线性支持向量回归模型和神经网络模型;然后,设计一个含有两个隐层的四层感知器模型,融合三个初级子模型的预测结果,实现对未来15分钟太阳全辐射量的预测。采用网上公开数据库数据测试提出的混合预测模型性能,实验结果为所提出的混合模型预测值和真实测量值的相关系数高达0.945、预测平均误差约为0.9Wm-2,表明该混合模型的有效性。

• 单位
  电子工程学院; 南京林业大学