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基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法
文献摘要：
光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义.提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入.首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性.根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法.算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高.
文献关键词：
超短期预测;光伏发电预测;时序动态回归;ARIMA;谐波序列
中图分类号：
作者姓名：
解振学;林帆;王若谷;张耀;高欣;王建学
作者机构：
国网陕西物资公司,陕西西安 710054;陕西省智能电网重点实验室,西安交通大学陕西西安 710049;国网陕西电力科学研究院,陕西西安 710100
文献出处：
引用格式：
[1]解振学;林帆;王若谷;张耀;高欣;王建学-.基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法)[J].智慧电力,2022(07):45-51
A类：
时序动态回归,谐波序列
B类：
光伏发电功率预测,电力系统安全,可靠运行,发电产业,产业经济效益,数值天气预报,地表太阳辐射,ARIMA,测回,残差序列,回归公式,混合预测,时序模型,超短期预测,光伏发电预测
AB值：
0.161418
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