【摘 要】
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文中旨在提高晴空或有薄云这类小波动场景下的光伏功率超短期预测精度.虽然,太阳辐射的日周期性和年周期性使光伏功率序列具有确定性分量,但是电站和当地气象的详细参数随时
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084;电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市 100084
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文中旨在提高晴空或有薄云这类小波动场景下的光伏功率超短期预测精度.虽然,太阳辐射的日周期性和年周期性使光伏功率序列具有确定性分量,但是电站和当地气象的详细参数随时间变化且难以获取.为此,提出一个仅依赖少量参数的改进晴空功率计算模型,并在此基础上构建了在线更新参数的预测算法,预测小波动天气下光伏电站未来4h的功率.采用中国吉林省某电站的数据进行了测试,结果表明:所提模型得到的晴空功率曲线可以较准确地拟合小波动天气下的电站出力,而基于在线更新参数的光伏预测结果可以使小波动天气第4个小时的预测误差降低到约3.78％,弥补了相邻晴天方法在一些场景下误差超过5％甚至达到10％的不足.文中所提方法不仅可以提高小波动天气下光伏功率超短期预测精度,也为复杂天气条件下的预测提供了更准确的基准值.
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