基于光伏發電影響因素分析的集成建模及預測應用

楊凌帆,劉 倩,張雨金,周郅皓,周杭霞

(中國計量大學 信息工程學院,浙江 杭州 310018)

近年來,全世界電力能源消耗加劇,化石能源供應不足。太陽能作為一種重要的可再生能源,其轉化為電能的用處得到了快速發展,正從獨立的系統逐漸向大規模并網方向發展[1]。隨著光伏發電并網數量的增加,光伏發電波動性和間歇性的特性勢必會對并網系統的穩定性造成一定的影響[2]。尤其受太陽輻射強度、環境溫度等因素影響,光伏發電的特性變得越發凸顯,不利于電力系統的調度,給電網調度人員帶來了困擾。為了減少光伏發電的接入對并網系統產生的不利影響,就需要對光伏發電進行預測,獲得其未來輸出功率的發展曲線[3],一方面利于電網調度人員的協調調度,提高電能資源使用率,另一方面提升電力系統運行的安全性和穩定性[4]。

目前國內外學者對光伏功率預測已有了一定程度的研究,研究的方法主要集中在時間序列法、回歸模型法、灰色預測法[5]、人工神經網絡法、支持向量機法、模糊預測方法[6]、小波分析法[7]等,最常用的三種方法是時間序列法、人工神經網絡法和支持向量機法。大多國內外學者都會選用時間序列法作為光伏功率預測的主要核心思想,即根據時間序列所反映出來的發展過程、方向和趨勢,進行類推或延伸,借以預測下一段時間可能達到的水平[8]。時間序列法在處理數據時間軸方面,工作量非常龐大,尤其是時間軸間隔沒有規律的情況下,處理起來異常繁瑣。……