【摘 要】
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利用光伏电站气象站实际监测历史数据,建立基于自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和支持向量回归(support vector regression,SVR)的光伏
【机 构】
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中国电力科学研究院,国网江苏省电力公司电力科学研究院,河海大学能源与电气学院
【基金项目】
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国家电网公司科技项目（NY71-16-034）
论文部分内容阅读
利用光伏电站气象站实际监测历史数据,建立基于自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和支持向量回归(support vector regression,SVR)的光伏电站超短期功预测模型来实现光伏电站超短期功率的实时跟踪和预测,为此,先用预测日实测数据进行辐照强度和气温ARIMA时间序列的单步预测;其次,辐照强度和气温预测结果输入SVR模型得到下一预测点的输出功率预测值;最后,采用预测点的实测辐照强度、气温、功率数据对原有ARIMA时间序列进行实时更新,以进行再下一预测点的功率预测,依次循环得到预测日全天的输出功率曲线。通过4种不同天气状况下光伏电站的超短期输出功率预测,对ARIMA-SVR模型的有效性进行了验证。
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