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基于卡尔曼滤波算法的分布式光伏发电短期功率预测方法
文献摘要：
由于目前的分布式光伏发电短期功率预测方法的预测结果容易受到不确定因素的影响,存在预测精度较低的问题,影响了电能的利用率,难以满足电网建设与运行要求,因此基于卡尔曼滤波算法针对分布式光伏发电短期功率预测方法展开研究.通过采集与预处理数据,完成数据删除填充和替换;识别分布式光伏发电短期功率特性,分析分布式光伏发电影响因素和历史发电功率数据;基于卡尔曼滤波算法建立分布式光伏发电短期功率预测模型,通过映射计算短期预测功率的最优值,实现分布式光伏发电短期功率预测.通过实验证明,所提方法在24 h内对光伏发电功率的预测误差值在3～6 W,在4种天气类型情况下,预测曲线与实际曲线具有较好的贴合度,与不同的传统方法对比,所提方法预测的拟合度更高,均在95％以上,证明所提方法是有效且可靠的.
文献关键词：
卡尔曼滤波算法;光照强度;太阳能转换;分布式光伏发电;天气类型;发电短期功率预测
中图分类号：
作者姓名：
张振宇;郑嫕
作者机构：
国网北京昌平供电公司,北京102200;北京市工贸技师学院,北京100097
文献出处：
引用格式：
[1]张振宇;郑嫕-.基于卡尔曼滤波算法的分布式光伏发电短期功率预测方法)[J].通信电源技术,2022(06):1-3,7
A类：
B类：
卡尔曼滤波算法,分布式光伏发电,光伏发电短期功率预测,不确定因素,电网建设,建设与运行,运行要求,预处理数据,删除,功率特性,功率预测模型,短期预测,最优值,光伏发电功率,预测误差,误差值,天气类型,贴合,方法对比,拟合度,光照强度,太阳能转换
AB值：
0.165427
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