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一种二模态天气分型方法及其在光伏功率概率预测的应用
被引量：
1
1
作者
付小标
侯嘉琪
+7 位作者
李宝聚
温亚坤
赖晓文
郭雷
王志伟
王尧
张海锋
李德鑫
《发电技术》
CSCD
2024年第2期299-311,共13页
天气分型是光伏功率预测中不可或缺的预处理步骤,为精细刻画光伏出力的不确定性,提出一种新的基于光伏功率聚类的二模态天气分类方法。该方法结合气象信息和功率信息进行天气分型,为天气分型在光伏功率预测的应用提供了一条有效的新路...
天气分型是光伏功率预测中不可或缺的预处理步骤,为精细刻画光伏出力的不确定性,提出一种新的基于光伏功率聚类的二模态天气分类方法。该方法结合气象信息和功率信息进行天气分型,为天气分型在光伏功率预测的应用提供了一条有效的新路径。此外,该方法使用数据融合技术,依据融合数值天气预报(numeric weather prediction,NWP)气象和实际气象二者间的相关信息进行天气分型,以减少模型对NWP准确度的依赖并提高模型的鲁棒性。以吉林某光伏电站数据为例,验证了该天气分型方法的合理性,同时,将天气分型方法与功率概率预测相结合,其测算结果表明,使用所提方法进行天气分型概率预测的区间覆盖率更接近预设的置信水平,且平均带宽更窄。
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关键词
光伏发电
天气分型
光伏功率概率预测
时间序列
k
均值聚类
多模态学习
不确定性
下载PDF
职称材料
题名
一种二模态天气分型方法及其在光伏功率概率预测的应用
被引量：
1
1
作者
付小标
侯嘉琪
李宝聚
温亚坤
赖晓文
郭雷
王志伟
王尧
张海锋
李德鑫
机构
国网吉林省电力有限公司电力调度控制中心
北京清能互联科技有限公司创新中心
清华四川能源互联网研究院交易与运筹研究所
国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
出处
《发电技术》
CSCD
2024年第2期299-311,共13页
基金
国网吉林省电力有限公司揭榜挂帅项目(2021JBGS-09)。
文摘
天气分型是光伏功率预测中不可或缺的预处理步骤,为精细刻画光伏出力的不确定性,提出一种新的基于光伏功率聚类的二模态天气分类方法。该方法结合气象信息和功率信息进行天气分型,为天气分型在光伏功率预测的应用提供了一条有效的新路径。此外,该方法使用数据融合技术,依据融合数值天气预报(numeric weather prediction,NWP)气象和实际气象二者间的相关信息进行天气分型,以减少模型对NWP准确度的依赖并提高模型的鲁棒性。以吉林某光伏电站数据为例,验证了该天气分型方法的合理性,同时,将天气分型方法与功率概率预测相结合,其测算结果表明,使用所提方法进行天气分型概率预测的区间覆盖率更接近预设的置信水平,且平均带宽更窄。
关键词
光伏发电
天气分型
光伏功率概率预测
时间序列
k
均值聚类
多模态学习
不确定性
Keywords
photovoltaic
power
generation
weather
classification
photovoltaic
power
probability
prediction
time
series
k
-
means
clustering
multi-modal
learning
uncertainty
分类号
TK01 [动力工程及工程热物理]
TM615 [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
一种二模态天气分型方法及其在光伏功率概率预测的应用
付小标
侯嘉琪
李宝聚
温亚坤
赖晓文
郭雷
王志伟
王尧
张海锋
李德鑫
《发电技术》
CSCD
2024
1
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