【摘 要】
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光伏发电容易受诸多因素的影响,其输出功率具有较强的随机特征,若在并网的情形下,将影响到整个电网安全稳定运行,因此对光伏发电功率的预测具有重要意义。本文通过建立光伏发
【机 构】
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光伏发电容易受诸多因素的影响,其输出功率具有较强的随机特征,若在并网的情形下,将影响到整个电网安全稳定运行,因此对光伏发电功率的预测具有重要意义。本文通过建立光伏发电功率与各影响因素之间的回归模型,并运用稀疏贝叶斯学习方法对光伏发电功率进行预测。相比于基追踪和正交匹配追踪方法,稀疏贝叶斯学习方法的预测效果明显优于其他两种方法;对影响因素权重系数估计中,在估计的准确度相同的情况下,稀疏贝叶斯学习方法仅需较少的观测值,大大提升了预测的性能。
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