考慮氣象因素的短期光伏出力預測的奇異譜分析方法

黎靜華，賴昌偉

(廣西大學 廣西電力系統最優化與節能技術重點實驗室，廣西 南寧 530004)

0 引言

隨著大規模光伏電站的入網，光伏出力固有的隨機性和波動特性給電網的安全穩定和經濟運行帶來了挑戰[1-2]。準確的光伏出力預測可為調度決策提供依據，對降低系統備用和運行成本、保證系統的安全穩定與經濟運行具有重要意義[3-4]。

近年來，不少學者對短期光伏出力預測進行了研究，并取得了一些成果。短期光伏出力預測的方法主要分為物理方法、統計類方法以及上述方法的組合方法3類[5-7]。

a. 物理方法是根據光伏組件所在的詳細地理位置和光電轉換效率等因素建立物理模型，依據光伏系統的發電原理直接將氣象數據作為輸入進行預測。其有效性取決于對研究對象內在結構及其遵循規律的把握程度和模型參數的精度，該方法涉及環節多，過程復雜，參數求解困難[7-8]。

b. 統計類方法是利用某種統計方法對歷史光伏出力數據進行分析，尋找數據中的內在規律并用于預測。統計類方法包括時間序列法、回歸分析法、灰色預測法以及元啟發式系列方法等。如文獻[9]基于馬爾科夫鏈提出一種直接預測光伏電站出力的方法，該方法避免了對光伏系統逆變模型的具體建模及光照數據的采集和轉換，但其對復雜天氣條件的辨識性較差。文獻[10]提出了一種考慮氣象因素的自回歸移動平均時間序列ARMAX(Auto-Regressive Moving Average eXogenous)廣義模型，與傳統自回歸綜合移動平均ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)相比，ARMAX對氣象因素的依賴性不高，但其預測精度不高。……