【摘 要】
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随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很多科技发达国家得到了较广泛的应用。高精度的光伏发电功率预测对电力系统的优化调度、安全运行十分重要。由于光照强度和能见度等会影响太阳能发电量的随机性,提出一种基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测方法,通过利用K-means算法将光伏发电历史数据按天气进行划分,以划分后的预测误差为统计样本,采用高斯混合模型进行拟合并使用期望最大化算法估计模型参数,通过计算指定置信水平下的置信区间进行
【机 构】
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安徽大学电气工程与自动化学院,教育部电能质量工程研究中心（安徽大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0900400),安徽省高校自然科学基金(KJ2020A0038)。
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随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很多科技发达国家得到了较广泛的应用。高精度的光伏发电功率预测对电力系统的优化调度、安全运行十分重要。由于光照强度和能见度等会影响太阳能发电量的随机性,提出一种基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测方法,通过利用K-means算法将光伏发电历史数据按天气进行划分,以划分后的预测误差为统计样本,采用高斯混合模型进行拟合并使用期望最大化算法估计模型参数,通过计算指定置信水平下的置信区间进行
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