基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究

作者：赵滨滨; 王莹; 王彬; 宣文博; 雷铮; 葛磊蛟^*; 徐晓萌

来源：可再生能源, 2019, 37(06): 820-823.

DOI：10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2019.06.005

• 配电网
• 分布式光伏发电系统
• 时间序列
• 功率预测

分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。

• 单位
  天津大学; 国网天津市电力公司