基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的短期光伏輸出功率預(yù)測(cè)研究基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的短期光伏輸出功率預(yù)測(cè)研究

摘要：隨著可再生能源的快速發(fā)展，太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)在能源領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。光伏系統(tǒng)的輸出功率預(yù)測(cè)是光伏電站運(yùn)營(yíng)和電網(wǎng)調(diào)度的重要依據(jù)。本文提出一種基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的短期光伏輸出功率預(yù)測(cè)方法。首先，利用聚類(lèi)算法找出與目標(biāo)日相似的歷史日數(shù)據(jù)，建立相似日集合。然后，針對(duì)相似日集合中的每一天，利用多模型方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。最后，通過(guò)加權(quán)融合相似日集合中所有預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，得到目標(biāo)日的光伏輸出功率預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠有效提高光伏輸出功率的預(yù)測(cè)精度。

關(guān)鍵詞：光伏輸出功率預(yù)測(cè)；相似日聚類(lèi)；多模型融合；預(yù)測(cè)精度

1.引言

太陽(yáng)能光伏發(fā)電是一種清潔、可再生的能源形式，具有廣闊的應(yīng)用前景。對(duì)光伏系統(tǒng)輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，對(duì)于優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度、提高電力系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性，具有重要意義。然而，光伏電站的發(fā)電受到天氣條件的影響，其輸出功率存在波動(dòng)性和不確定性，因此光伏輸出功率的短期預(yù)測(cè)成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

光伏輸出功率的預(yù)測(cè)主要依靠歷史數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法往往利用單一模型進(jìn)行建模，存在預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了一種基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的預(yù)測(cè)方法。

2.方法

2.1相似日聚類(lèi)

相似日聚類(lèi)是通過(guò)將與目標(biāo)日具有相似天氣條件的歷史日數(shù)據(jù)聚類(lèi)，找出與目標(biāo)日最相似的一組歷史日數(shù)據(jù)。首先，利用天氣數(shù)據(jù)對(duì)歷史日數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，例如溫度、輻照度等。然后，利用聚類(lèi)算法將歷史日數(shù)據(jù)分成若干個(gè)聚類(lèi)。最后，根據(jù)目標(biāo)日的特征值，找出與之最相似的一組歷史日數(shù)據(jù)。

2.2多模型融合

針對(duì)相似日集合中的每一天，利用多模型方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。由于單一模型在不同天氣條件下的預(yù)測(cè)精度有限，本文采用多模型融合的方法來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。常用的多模型融合方法包括加權(quán)平均和組合模型等。本文采用加權(quán)平均的方法，通過(guò)對(duì)相似日集合中所有預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，得到目標(biāo)日的光伏輸出功率預(yù)測(cè)值。

3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，我們選取某光伏電站的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。將數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于相似日聚類(lèi)和模型訓(xùn)練，測(cè)試集用于模型評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在光伏輸出功率預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的單一模型方法相比，多模型融合方法能夠顯著提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，相似日聚類(lèi)能夠有效提取與目標(biāo)日相似的歷史日數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)精度。

4.結(jié)論

本文提出了一種基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的短期光伏輸出功率預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠有效提高光伏輸出功率的預(yù)測(cè)精度，具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。未來(lái)可以進(jìn)一步探索其他的多模型融合方法以及進(jìn)一步優(yōu)化相似日聚類(lèi)算法，提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性本文提出了一種基于相似日聚類(lèi)和多模型融合的短期光伏輸出功率預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)將不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，可以顯著提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，相似日聚類(lèi)算法可以有效提取與目標(biāo)日相似的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。該方法在光伏輸出功率預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。未來(lái)的研究可以探索其他多模型融合方法，并優(yōu)