基于NMF-SVM的光伏系统发电功率短期预测模型

【摘要】：根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型。基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率。该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义。实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高。 【作者单位】： 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心;阿尔斯通电网技术中心有限公司;ALSTOM
【关键词】： 光伏系统 非负矩阵分解 支持向量机 气象因素 相似日选择算法 发电功率预测
【基金】：国家自然科学基金项目(51277052;51107032;61104045)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 光伏发电直接实现了太阳能到电能的变换,应用前景十分广阔。然而由于其功率的变化具有明显的波动性和随机性,因此,提前对光伏系统发电功率进行预测,对提高系统稳定性具有重要意义[1-3]。目前,对光伏系统出力进行预测的研究大体归纳为两类:第一类是基于太阳辐射强度的间接预测

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