考虑气象因素的短期光伏出力预测的奇异谱分析方法

在传统奇异谱分析(SSA)方法的基础上,提出一种嵌入气象因素的改进SSA方法,该方法融合了SSA、相关性分析和灵敏度分析等技术,可有效提高传统SSA方法的预测精度。采用SSA技术将光伏出力时间序列分解为低频序列、高频序列和噪声序列,通过Pearson相关系数法确定温度和辐照为影响光伏出力的主要气象因素,再对光伏出力与气象因素之间的灵敏度进行分析。根据灵敏度分析的结果和基准值分别对待预测日的低频序列和高频序列进行修正,将修正结果进行叠加得到光伏出力预测结果。将所提方法运用于某地区的光伏短期预测中,与自回归模型、BP神经网络及传统的奇异谱分析-回归方法的对比结果表明,所提方法具有更高的预测精度。     

光伏发电出力预测技术研究综述

准确的光伏发电出力预测对于保障高比例光伏接入后系统的安全稳定与经济运行具有重要意义。目前我国对于光伏发电出力预测技术的研究尚处于广泛研究阶段,本文对光伏发电出力预测技术的研究成果进行归纳总结。首先,分析光伏发电系统的发展及预测现状;然后,从点预测、区间预测和概率预测三个方面,分别对当前的预测方法及技术、预测效果的衡量指标等进行了梳理、归类、总结和评述;最后,根据目前我国光伏产业的现状及发展趋势,探讨未来光伏发展及出力预测的研究方向。