光伏发电短期功率预测日前,月平均准确率应不小于85%,月平均合格率应不小于85%;超短期功率预测第4 h月平均准确率应不小于90%,月平均合格率应不小于90%。
光伏功率的准确预测关乎电网的合理调度、安全运行和系统稳定[1-6] 。随着电厂规模的不断扩增,电厂的数据量也呈爆炸式的增长,传统的神经网络光伏功率预测模型[7-10]一方面受电厂来源数据的制约,忽略了部分环境因素对光伏功率的影响[11] ,缺乏对多元环境序列信息的有效利用;另一方面,由于光伏功率与多元环境序列信息呈非...
1)应能预测次日零时起至未来 72h 的光伏电站输出功率,时间分辨率为15min;2)短期预测输入包括数值天气预报等数据,从而获得预测功率;3)短期预测应考虑检修、故障、扩容等不确定因素对光伏电站输出功率的影响;4)预测模型应具有多样性,可满足新建、已建光伏电站的功率预测;5)宜采用多种预测方法建立预测模型,形成...
模型训练:将预处理后的数据输入到预测模型中,通过不断调整模型的参数,使模型能够准确地预测光伏电站的发电功率。 预测结果输出:模型训练完成后,系统会根据实时数据和预测模型,生成未来一段时间内光伏电站的发电功率预测结果。 结果评估与优化:对预测结果进行评估,分析预测误差的原因,并对模型进行优化和改进,以提高预测的...
金融界2024年10月22日消息,国家知识产权局信息显示,国网数字科技控股有限公司申请一项名为“一种光伏短期功率预测方法及系统”的专利,公开号CN 118763647 A,申请日期为2024年6月。 专利摘要显示,本发明涉及光伏预测技术领域,公开了一种光伏短期功率预测方法,包括:采集光伏发电系统的样本数据集,并将样本数据集分成训练集...
(1)根据预测的物理量分类,光伏电站功率预测可分为直接预测法和间接预测法两类。直接预测法直接对光伏发电系统的输出功率进行预测。间接预测法对太阳辐照量进行预测,然后根据预测的太阳辐照量估算光伏发电系统的功率输出。(2)根据所运用的数学模型分类,可分为时间序列预测法、自回归滑动平均模型法、神经网络法和...
金融界2024年10月22日消息,国家知识产权局信息显示,国网浙江省电力有限公司湖州供电公司申请一项名为“一种分布式光伏功率预测方法”的专利,公开号CN 118763671 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提出一种分布式光伏功率预测方法,包括以下步骤:获取分布式光伏的历史数据,并对分布式光伏的历史数据进行预处理;利...
有学者建立了基于差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)与支持向量机的分布式光伏功率预测模型,并在不同天气类型下进行案例分析,但由于缺乏对空间特征的提取,模型精度有待进一步提升。每个光伏电站具有独特的地理空间位置,光伏发电功率具有空间相关性。对于临近地区的多个光伏...
1、光伏发电功率预测与模型分析摘要最近几年来, 随着对可再生能源需求的日趋提高, 太阳能光伏发电技术取得了迅速的进展, 大规模光伏发电系统的应用也日趋普遍起来, 但也随之显现了很多问题。 由于太阳辐射量与季度、 阴晴及日夜等气象条件紧密相关, 从而造成了光伏发电系统输出功率的随机性和间歇性的固有缺点, 而且...