【摘 要】
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随着电力行业的快速发展,太阳能作为绿色环保的清洁能源,开始受到人们的普遍关注。国家对光伏发电技术、光伏电站的发展要求也在逐步提高。然而,光伏发电的发电量受到气象条件、昼夜四季变化等因素的影响,具有随机性和不确定性。当光伏发电并网时,会对电力网产生冲击,影响电力线路的频率和运行方式。因此,合理准确的预测光伏出力,能够为电网公司的调度计划提供依据,帮助电力调峰调压,协调光伏发电与常规电能之间的运行,对
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随着电力行业的快速发展,太阳能作为绿色环保的清洁能源,开始受到人们的普遍关注。国家对光伏发电技术、光伏电站的发展要求也在逐步提高。然而,光伏发电的发电量受到气象条件、昼夜四季变化等因素的影响,具有随机性和不确定性。当光伏发电并网时,会对电力网产生冲击,影响电力线路的频率和运行方式。因此,合理准确的预测光伏出力,能够为电网公司的调度计划提供依据,帮助电力调峰调压,协调光伏发电与常规电能之间的运行,对促进光伏发电技术的发展具有现实意义。首先,本文对超短期光伏功率预测的研究背景和研究现状作了介绍,简要说明分析了光伏发电基本原理和光伏发电功率特性。针对影响光伏出力的天气因素,分析其与光伏出力之间的相关性。采用灰色关联度的方法对天气影响要素进行相关性分析,确定了影响光伏发电输出功率的主要因素。其次,本文从提升超短期光伏功率预测模型精度的角度出发,在多方面展开研究分析。在数据预处理提升输入参数品质方面,进行数据清洗:剔除逻辑错误值,处理缺失数据。采用主成分分析（PCA）的方法对高维数的输出功率影响因素进行数据降维,提取出累计贡献率高的主成分因子作为预测模型的输入变量,化简了数据结构,提高了计算效率。在数据样本分类筛选方面,对主成分因子进行模糊C均值聚类分析（FCM）,通过聚类分析将天气类型分为晴天、多云、阴天和雨天,提升了分类精度和预测精度。经过山东省某地市光伏电站的仿真分析可得,经过参数优化和聚类分析的预测模型的预测误差较优化前平均减少17%。在优化预测算法提升预测模型精度方面,采用粒子群算法（PSO）对BP神经网络优化,并对神经网络隐含层节点数进行了计算处理。与单一BP神经网络模型相比,基于PSO-BP的光伏功率预测模型精度得到提升。最后,搭建了基于PCA和FCM的超短期光伏功率神经网络预测模型。该预测模型的输入参数经PCA处理,通过FCM划分为不同天气类型,采用PSO-BP预测模型来完成光伏功率预测。建立径向基函数神经网络（RBF）预测模型作为对比预测,所建模型与对比模型相比,在不同天气类型（晴天、多云、阴天、雨天）下都具有较准确的光伏出力预测,预测精度平均提升了15%～20%,验证了所提方法的有效性和可靠性。
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