摘 要: | 微电网的滚动优化调度是微电网消纳新能源,保持经济运行的重要方法。面向微电网滚动优化调度需求,利用在线监测数据构建了K-means聚类算法和随机森林回归相结合的光伏发电超短期滚动预测模型。首先,通过K-means聚类分析筛选出与当前时刻气象数据相匹配的相似样本;然后,结合当前光伏发电功率数据,构建随机森林预测模型实现对未来1 h内时间间隔为5 min的光伏发电功率的预测;通过即时更新每5 min时间间隔的监测数据进入下一次预测,实现对光伏发电功率的滚动预测。经实测数据测试后,所采用的组合算法可快速得到较准确的预测结果,为微电网滚动优化调度提供可靠的光伏发电功率预测信息,具有较强的实用性。
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