典型文献
基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测
文献摘要：
为解决传统点预测方式难以量化光伏发电功率不确定性的问题以及提高预测精度,提出一种基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测方法.通过结合小波能量的谱聚类方法对历史光伏数据集进行聚类,构建不同类别的模型输入和区间输出并采用宽度学习系统进行训练;建立不同类别、不同置信区间、不同预测功率区间的stable误差分布,并结合优化目标函数找出每个预测功率区间的最优修正分位数点数值;利用滚动匹配预测修正模式进行区间预测.我国无锡某地的2.8 MW光伏电站算例结果表明,所提方法相较于传统的聚类预测方法具有更好的预测效果.
文献关键词：
光伏区间预测;自适应滚动匹配预测修正模式;谱聚类;宽度学习系统;stable误差分布
中图分类号：
作者姓名：
梅飞;顾佳琪;裴鑫;郑建勇
作者机构：
河海大学 能源与电气学院,江苏 南京 211100;东南大学 电气工程学院,江苏 南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]梅飞;顾佳琪;裴鑫;郑建勇-.基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测)[J].电力自动化设备,2022(02):92-98
A类：
自适应滚动匹配预测修正模式,光伏区间预测
B类：
点预测,光伏发电功率,功率不确定性,确定性的,小波能量,谱聚类,聚类方法,模型输入,宽度学习系统,置信区间,stable,误差分布,优化目标,分位数,数点,无锡,MW,光伏电站,聚类预测
AB值：
0.22171
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