[发明专利]基于同步挤压小波变换的光伏功率多模型综合预测方法

摘要

本发明提供一种基于同步挤压小波变换的光伏功率多模型综合预测方法，包括以下步骤：将光伏历史数据按照天气情况不同，分为晴天、阴天、雨天和多云四种类型；对各类型光伏功率数据采用同步挤压小波变换方法进行预处理，将其分解为一系列特征互异的模态函数；对每一模态函数进行归一化处理；对各模态函数确定输入变量集合；对各模态函数建立BP神经网络、支持向量机和高斯过程回归相结合的多模型综合预测方法；将不同模态函数预测结果叠加，获得最终的光伏功率短期预测值。本发明提供的基于同步挤压小波变换的光伏功率多模型综合预测方法有效提高了预测精度，增强了预测结果可靠性，能够较好解决电力系统光伏功率短期预测问题。

主权项

1.一种基于同步挤压小波变换的光伏功率多模型综合预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取光伏功率短期预测所需的基本原始数据，包括光伏功率历史数据，温度、风速、气压这些环境气象数据，并对原始数据进行预处理，剔除异常值；(2)将预处理后的光伏功率数据按照天气状况不同，分为晴天、阴天、雨天和多云四种类型，从而对不同光伏功率出力曲线建立相应预测模型，提高预测精度；(3)采用同步挤压小波变换对不同天气类型下的光伏功率数据自适应分解为一系列特征互异的模态函数；(4)对每一模态函数进行归一化处理；(5)从光伏功率历史数据、温度、风速、气压这些影响因素中确定输入变量集合；(6)对每一模态函数建立BP神经网络、支持向量机、高斯过程回归相结合的多模型综合预测方法；(7)将不同模态函数预测结果叠加，获得最终的光伏功率短期预测值。