典型文献
基于多源气象预报总辐照度修正的光伏功率短期预测
文献摘要：
针对单一气象预报源可能存在的误报和偏差问题,提出一种基于多源气象预报总辐照度修正的光伏功率短期预测方法.根据功率序列特征,采用自组织映射神经网络聚类算法实现历史数据广义天气类型划分.按照晴朗程度实现广义天气类型与公共气象服务天气类型预报的匹配对应,并计算不同广义天气类型总辐照度各等级之间的折算系数.在计算各广义天气类型系统误差的基础上,如果预测日数值天气预报广义天气类型分类结果与公共气象服务天气类型预报的一致,则叠加修正总辐照度系统误差;否则,采用树扩展朴素贝叶斯算法计算2种广义天气类型的转移概率,在修正系统误差后利用折算系数计算公共气象服务天气类型预报对应广义天气类型的总辐照度序列,并根据转移概率设定权重系数进一步修正总辐照度序列.建立预测模型,基于遗传算法优化的反向传播神经网络获得光伏功率短期预测结果.利用某光伏电站的实际运行数据和气象预报数据验证了模型的有效性.
文献关键词：
多源气象预报;转移概率;数值天气预报;功率预测;短期预测;光伏发电
中图分类号：
作者姓名：
师浩琪;郭力;刘一欣;王成山
作者机构：
天津大学 智能电网教育部重点实验室,天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]师浩琪;郭力;刘一欣;王成山-.基于多源气象预报总辐照度修正的光伏功率短期预测)[J].电力自动化设备,2022(03):104-112
A类：
多源气象预报,树扩展朴素贝叶斯
B类：
辐照度,光伏功率短期预测,一气,误报,序列特征,自组织映射神经网络,网络聚类,聚类算法,算法实现,历史数据,义天,天气类型,类型划分,晴朗,公共气象服务,折算系数,系统误差,日数,数值天气预报,否则,朴素贝叶斯算法,算法计算,转移概率,正系统,度序列,设定权,权重系数,遗传算法优化,反向传播神经网络,光伏电站,实际运行,运行数据,报数,数据验证,功率预测,光伏发电
AB值：
0.221571
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