[发明专利]基于自学习复合数据源自回归模型光伏发电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自学习复合数据源自回归模型光伏发电功率预测方法，包括输入数据得到自回归模型参数；以及输入光伏发电功率预测所需输入数据到根据上述自回归模型的参数确定的自回归模型中得到预测结果；对预测结果进行后评估，即分析预测值与实测值之间的误差，如预测误差大于允许的最大误差，则从新进行自回归模型AR(p)定阶和AR(p)模型参数估计。通过引入复合数据源有效提高光伏发电功率超短期预测精度，从而实现在保障电网安全稳定经济运行的前提下有效提高新能源上网电量目的。

主权项

一种基于自学习复合数据源自回归模型光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括输入数据得到自回归模型参数；以及输入光伏发电功率预测所需输入数据到根据上述自回归模型的参数确定的自回归模型中得到预测结果；对预测结果进行后评估，即分析预测值与实测值之间的误差，如预测误差大于允许的最大误差，则从新进行自回归模型AR(p)定阶和AR(p)模型参数估计；所述输入数据得到自回归模型参数具体包括步骤101、输入模型训练基础数据，步骤102、采用残差方差图法对自回归模型AR(p)定阶，步骤103、采用矩估计方法对定阶的AR(p)模型参数进行估计。