电力建设
電力建設
전력건설
ELECTRIC POWER CONSTRUCTION
2014年
7期
34-39
,共6页
程泽%韩丽洁%李思宇%巩力
程澤%韓麗潔%李思宇%鞏力
정택%한려길%리사우%공력
灰色关联度分析(GRA)%最小二乘支持向量机(LSSVM)%光伏发电%功率预测
灰色關聯度分析(GRA)%最小二乘支持嚮量機(LSSVM)%光伏髮電%功率預測
회색관련도분석(GRA)%최소이승지지향량궤(LSSVM)%광복발전%공솔예측
gray relational analysis (GRA)%least square support vector machine (LSSVM)%photovoltaic generation%power forecasting
光伏发电系统的出力具有强烈的波动性,为了减轻其对电网的冲击,有必要进行光伏出力预测.提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis,GRA)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)方法对光伏出力进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,分析了辐照度、天气类型等对光伏输出功率的影响.通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性;然后运用LSSVM提前24 h预测输出功率,利用天津市太阳能光电建筑示范项目的实测数据对该预测模型进行了测试与评估,算例结果表明,所提出的GRA-LSSVM的预测方法具有较高的预测精度.
光伏髮電繫統的齣力具有彊烈的波動性,為瞭減輕其對電網的遲擊,有必要進行光伏齣力預測.提齣瞭一種基于灰色關聯度分析(gray relational analysis,GRA)和最小二乘支持嚮量機(least square support vector machine,LSSVM)方法對光伏齣力進行預測,該方法是傳統直接預測和間接預測方法的結閤,分析瞭輻照度、天氣類型等對光伏輸齣功率的影響.通過GRA選擇訓練樣本,使樣本更全麵地反映預測日的天氣屬性;然後運用LSSVM提前24 h預測輸齣功率,利用天津市太暘能光電建築示範項目的實測數據對該預測模型進行瞭測試與評估,算例結果錶明,所提齣的GRA-LSSVM的預測方法具有較高的預測精度.
광복발전계통적출력구유강렬적파동성,위료감경기대전망적충격,유필요진행광복출력예측.제출료일충기우회색관련도분석(gray relational analysis,GRA)화최소이승지지향량궤(least square support vector machine,LSSVM)방법대광복출력진행예측,해방법시전통직접예측화간접예측방법적결합,분석료복조도、천기류형등대광복수출공솔적영향.통과GRA선택훈련양본,사양본경전면지반영예측일적천기속성;연후운용LSSVM제전24 h예측수출공솔,이용천진시태양능광전건축시범항목적실측수거대해예측모형진행료측시여평고,산례결과표명,소제출적GRA-LSSVM적예측방법구유교고적예측정도.
