基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测

【摘要】：采用确定性的预测方法对光伏发电量进行预测,在光伏出力波动较大时误差较大,且无法展示预测时刻可能出现的所有情况及其出现的概率。针对确定性预测方法的不足,提出一种条件概率预测方法,应用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)理论,建立光伏发电预测的DBN模型。该模型考虑影响光伏发电量的多种因素,及各因素之间的相互联系,基于当前时刻各影响因素水平的条件下,预测未来短期光伏发电量的概率分布。该分布能够给出比较全面的光伏发电信息,为调度人员提供运行指导。最后采用实际系统进行分析,结合多种验证指标对预测结果进行评估,结果表明,所提方法是正确合理的,能够较好地预测短期内未来时刻光伏发电量的概率分布。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;埃森哲(中国)有限责任公司;中国电力科学研究院;
【关键词】： 概率预测 光伏发电预测 动态贝叶斯预测模型 短期预测 概率分布 影响因素 验证指标
【基金】：国家自然科学基金项目(71171079) 国家电网公司科技项目(DZB17201200260)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言近年来,我国光伏发电工程呈现出快速增长的趋势。随着光伏系统并网数量的增加,光伏电源输出功率的波动性势必会对系统运行造成一定影响[1]。尤其是光伏发电短期内呈现出不确定性和间歇性,这些特点给电力系统调度和运行风险带来的困扰越发凸显。如何根据光伏发电短期内的

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