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题名基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法
被引量：69
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作者
叶林
裴铭
路朋
赵金龙
何博宇
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期44-54,共11页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200)
国家电网公司科技项目(SGLNDKOOKJJS1800266)。
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文摘
由于光伏功率波动特征与天气类型紧密相关,且光伏功率短期预测存在功率波动过程预测精度低、气象因素与功率波动过程相关性弱的问题,文中提出了一种基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法。首先,基于气象因素与光伏功率波动特征的关联性,将天气过程划分为5种类型,并基于变分模态分解算法将光伏功率分解为类晴空过程和波动过程。然后,利用Granger因果关系算法筛选出与各天气类型下光伏功率波动过程密切相关的关键气象因子。最后,建立基于天气分型的短期光伏功率组合预测模型。模型充分考虑了深度学习算法的特异性,对光伏功率类晴空过程与各天气类型下的光伏功率波动过程进行分类预测。仿真结果表明,文中所提出的短期光伏功率预测方法能够显著提升短期光伏功率预测的精度。
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关键词
短期光伏功率预测
变分模态分解
GRANGER因果关系分析
光伏功率波动过程
光伏功率类晴空过程
组合预测
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Keywords
short-term photovoltaic(PV)power forecasting
variational mode decomposition
Granger causality analysis
fluctuation process of photovoltaic power
clear-sky-like process of photovoltaic power
combination forecasting
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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