基于邻域前向时序最优组合的分布式光伏超短期功率预测
在全球碳中和目标下,光伏等清洁零碳新能源成为碳减排的关键,分布式光伏也成为该行业发展的重要方向.由于分布式光伏出力具有较强的随机性和波动性,精准功率预测是其参与电网调度运行的基础.在当前分布式光伏所获取信息有限的情况下,提出了一种基于邻域前向时序最优组合的分布式光伏超短期功率预测模型,考虑邻近区域分布式光伏站点间实时出力关联性,挖掘生成区域性多气象状态时空耦合预测场景.模型扩展有效信息维度,在不依赖于地表气象观测装置的情况下进行高效训练建模,具有经济、轻量与易部署的特点,提升了有限信息下的分布式光伏超短期功率预测精度.采用某区域分布式光伏系统实采数据进行算例分析,分别与基于功率时序推移、基于多站点相似的经典分布式光伏超短期功率预测模型相比较,结果表明所提模型具有更高的预测精度.
超短期功率预测;分布式光伏;邻域;时间序列;前向选择;组合模型
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TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金资助项目51807026
2021-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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