| 天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用 |
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| 引用本文： | 金鑫,袁越,傅质馨,张凯航.天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用[J].现代电力,2013,30(4). |
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| 作者姓名： | 金鑫 袁越 傅质馨 张凯航 |
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| 作者单位： | 河海大学能源与电气学院,江苏南京211100;河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心,江苏南京210098 |
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| 摘 要： | 光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战.本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型.通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估.结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度.
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| 关 键 词： | 光伏发电 功率预测 天气预报 支持向量机 加权欧氏距离 |
Application of Support Vector Machine Based on Weather Type Clustering in Power Output Forecasting of Photovoltaic Generation System |
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| JIN Xin
,
YUAN Yue
,
FU Zhixin
,
ZHANG Kaihang.Application of Support Vector Machine Based on Weather Type Clustering in Power Output Forecasting of Photovoltaic Generation System[J].Modern Electric Power,2013,30(4). |
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| Authors: | JIN Xin YUAN Yue FU Zhixin ZHANG Kaihang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | photovoltaic generation power forecasting weather forecasting support vector machine (SVM) weighted Euclid distance |
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