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一种基于加权马尔科夫链修正的SVM光伏出力预测模型

《电力系统保护与控制》2019年 第19期 | 张静 褚晓红 黄学安 范文 陈雁 万泉 赵加奎   国网信通产业集团北京中电普华信息技术有限公司 北京100192 国网铜陵供电公司 安徽铜陵244000
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摘 要:构建高效的光伏出力预测模型,能减少光伏出力随机性对电力系统的冲击。考虑光伏发电的随机性和不稳定性,提出用加权的马尔科夫链修正SVM预测模型,以提高预测精度。首先建立SVM光伏出力预测模型,预测未来1天的出力曲线。然后基于均值-均方差方法对预测残差进行分级,以残差序列标准化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔科夫链模型,预测残差的未来状态。最后根据未来状态空间的阈值对SVM预测结果进行修正。将此模型应用到某光伏发电系统的出力预测实例中,仿真结果表明,修正后的模型预测精度更高,模型具备可行性和有效性。
【分 类】【数理科学和化学】 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 随机过程 > 期望与预测
【关键词】 光伏系统 SVM 加权马尔科夫链 出力预测 残差修正
【出 处】 《电力系统保护与控制》2019年 第19期 63-68页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库