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基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的光伏功率短期预测
被引量：
3
1
作者
李一
杨茂
苏欣
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第10期113-122,共10页
准确的光伏功率预测是保证新能源电力系统安全稳定运行的重要手段,根据光伏系统出力特点,提出一种基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的组合预测方法。首先,通过集成聚类划分表征周期性的趋势序列与表征随机性的随机序列。其次,利用一阶...
准确的光伏功率预测是保证新能源电力系统安全稳定运行的重要手段,根据光伏系统出力特点,提出一种基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的组合预测方法。首先,通过集成聚类划分表征周期性的趋势序列与表征随机性的随机序列。其次,利用一阶差分处理改进的马尔科夫链模型预测趋势序列,随机序列由差分整合移动平均自回归模型预测。最后,通过对吉林省及青海省光伏电站历史运行数据建模,结果表明基于集成聚类及改进马尔科夫链的方法相较于传统马尔科夫链模型准确率平均提高了7.76%,验证了所提出的模型在不同出力类型、不同地理位置的情况下都具有适用性。
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关键词
状态转移概率矩阵
集成聚类
改进马尔科夫链模型
光伏
出力
类型
下载PDF
职称材料
题名
基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的光伏功率短期预测
被引量：
3
1
作者
李一
杨茂
苏欣
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第10期113-122,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目“大规模风电/光伏多时间尺度供电能力预测技术”(2022YFB2403000)。
文摘
准确的光伏功率预测是保证新能源电力系统安全稳定运行的重要手段,根据光伏系统出力特点,提出一种基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的组合预测方法。首先,通过集成聚类划分表征周期性的趋势序列与表征随机性的随机序列。其次,利用一阶差分处理改进的马尔科夫链模型预测趋势序列,随机序列由差分整合移动平均自回归模型预测。最后,通过对吉林省及青海省光伏电站历史运行数据建模,结果表明基于集成聚类及改进马尔科夫链的方法相较于传统马尔科夫链模型准确率平均提高了7.76%,验证了所提出的模型在不同出力类型、不同地理位置的情况下都具有适用性。
关键词
状态转移概率矩阵
集成聚类
改进马尔科夫链模型
光伏
出力
类型
Keywords
state transition probability matrix
integrated clustering
improved Markov chain model
photovoltaic output type
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的光伏功率短期预测
李一
杨茂
苏欣
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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