[发明专利]一种基于多源时变数据最优多核函数的分布式新能源出力预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多源时变数据最优多核函数的分布式新能源出力预测方法，通过采用多源时变数据分布特征法、单源数据支持向量机预测或分类法、核矩阵秩空间差异法，构建反映影响分布式新能源出力的多源时变数据分布特点的最优多核函数，在分布式新能源出力预测时采用此最优多核函数，能将多源时变数据进行融合，提高分布式系能源出力预测精度。

主权项

一种基于多源时变数据最优多核函数的分布式新能源出力预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1、确定影响分布式新能源出力预测的时变数据源，包括气象数据源、地理数据源和新能源运行数据源；步骤2、从分布式新能源厂站的气象站采集气象数据源的A种气象数据，从GIS系统采集地理数据源的B种地理数据，从SCADA系统采集新能源运行信息数据源的C种新能源运行数据，一共Q＝A+B+C种时变数据，组成集合为d代表任意一种时变数据，每天采集为Xd＝[x1,x2,…,xT]∈R1×T，T代表每天共采集T个时刻的数据，共采集N天，待预测分布式新能源出力为Yi＝[y1,y2,…,yT]∈R1×T；步骤3、利用多源时变数据分布特征法、单源数据支持向量机预测或分类法、核矩阵秩空间差异法，构建针对分布式新能源时变数据源分布特点的最优多核函数Kopt(xi,xj)，i,j表示每种时变数据任意两个时刻；步骤4、利用支持向量机SVM对分布式新能源进行出力预测，核函数采用步骤3中得到的最优多核函数Kopt(xi,xj)。