基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测

针对传统光伏功率预测精度比较低的问题，文章提出了基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测模型。首先，对多个气象指标和光伏电站的输出功率进行了相关性分析，并选取了相关度较高的气象数据作为模型的输入因子，利用TOPSIS算法选择出最优相似日；然后，将光伏电站输出功率理论值和气象数据建立GRNN预测模型；最后，结合DKASC网站上的历史气象数据和功率数据，对该模型进行了仿真试验并验证。试验结果得出功率预测精度RMSE平均值为0.826 9 kW,MAPE平均值为3.45%,MAE平均值为0.019 5 kW。该预测方法的预测精度明显高于单一预测模型，具有一定的理论和实用价值。