【摘 要】
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为提高光伏功率预测准确率提出了一种新的天气分型方法,该方法首先按总云量大小区分晴天和云天,然后根据太阳被遮蔽的程度将云天进一步细分为三类.该方法能有效识别影响光伏出力的关键气象环境因子特征,并对其加权求和得到新型分类指标Sky Condition Factor（SCF）.该方法物理意义明确,区分度较好且易于量化.对天气类型合理细分后,可消除众多气象环境因子之间的耦合关系,降低输入变量维度,易于统计
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51777120）； 上海市绿色能源并网工程技术研究中心（13DZ2251900）； 国网浙江省电力公司科技项目（5211DS190037）；
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为提高光伏功率预测准确率提出了一种新的天气分型方法,该方法首先按总云量大小区分晴天和云天,然后根据太阳被遮蔽的程度将云天进一步细分为三类.该方法能有效识别影响光伏出力的关键气象环境因子特征,并对其加权求和得到新型分类指标Sky Condition Factor（SCF）.该方法物理意义明确,区分度较好且易于量化.对天气类型合理细分后,可消除众多气象环境因子之间的耦合关系,降低输入变量维度,易于统计建模.最后分别基于原理和统计方法进行建模验证,结果显示该方法可以有效提高光伏功率预测的准确率.
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