[发明专利]一种短期光伏功率预测方法

摘要

本发明公开了一种短期光伏功率预测方法，其内容包括：收集历史数据，包括功率数据和相关气象数据，得到训练样本时间序列，并进行数据预处理；根据预测日的季节和天气类型预报信息从样本库中挑选出相同季节和日天气类型的历史发电日组成初步样本；采用灰色关联分析法确定与预测日气象最接近的若干相似日；基于核主成分分析法提取光伏数据特征；利用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值，采用训练好的神经网络对光伏功率进行预测；采用马尔科夫方法对初步得到的预测值进行修正，得到最终的预测结果。本发明与现有技术相比提高了预测精度，减轻了光伏发电系统并网所造成的不利影响，从而确保了整个电力系统的规划和稳定运行。

主权项

1.一种短期光伏功率预测方法，其特征在于：所述预测方法的具体内容包括如下步骤：步骤一：收集历史数据，包括功率数据和相关气象数据，得到训练样本时间序列，并进行数据预处理；步骤二：根据预测日的季节和天气类型预报信息从样本库中挑选出相同季节和日天气类型的历史发电日组成初步样本；步骤三：采用灰色关联分析法确定与预测日气象最接近的若干相似日；步骤四：基于核主成分分析法提取光伏数据特征；步骤五：利用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值，采用训练好的神经网络对光伏功率进行预测；步骤六：采用马尔科夫方法对初步得到的预测值进行修正，得到最终的预测结果。