【摘 要】
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近年来,我国大力推广太阳能技术以应对日益严重的能源与环境危机。其中,光伏发电技术成为了当前研究的主要方向。然而,由于光伏发电出力受气象因素影响较大,具有较强的不稳定性,使得高比例分布式光伏接入后对电能质量产生较大影响,给电力系统造成巨大的冲击与挑战。对光伏发电出力进行准确的预测,不仅可以提高光伏电站运营效率,而且可以帮助电力调度部门调整运行方式,确保高比例分布式光伏接入后电力系统的安全稳定与经济运
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近年来,我国大力推广太阳能技术以应对日益严重的能源与环境危机。其中,光伏发电技术成为了当前研究的主要方向。然而,由于光伏发电出力受气象因素影响较大,具有较强的不稳定性,使得高比例分布式光伏接入后对电能质量产生较大影响,给电力系统造成巨大的冲击与挑战。对光伏发电出力进行准确的预测,不仅可以提高光伏电站运营效率,而且可以帮助电力调度部门调整运行方式,确保高比例分布式光伏接入后电力系统的安全稳定与经济运行。因此,有效、准确地预测分布式光伏功率,对电网安全稳定运行、优质供电具有重要意义。本文主要从输入维度选取、机器学习模型预测、智能算法优化BP神经网络模型预测三方面对分布式光伏功率预测问题进行研究,具体工作如下:（1）构建了气象因素和分布式光伏功率面板数据,通过方差膨胀因子法进行共线性分析,处理了气象因素间的多重共线性问题;采用SCC和FGLS两种估计方法对面板数据进行解释型回归分析,并利用优势分析法比较气象因素对分布式光伏功率影响的相对重要性,对各影响因素重要性进行排序及分析,为分布式光伏功率预测选取输入维度提供参考。（2）将数据集划分为晴、多云、阴、雨四种天气类型,构建了基于灰色关联度和余弦相似度指标的相似日判别模型,选取各天气类型预测日的相似日作为机器学习模型的训练集;在不同天气下,比较分析了 BP神经网络、随机森林、XGBoost、平均回归配置的K近邻、距离加权回归配置的K近邻、线性核函数配置的支持向量机、径向基核函数配置的支持向量机共七种机器学习模型的预测性能。结果表明,BP神经网络模型在晴天、多云天、阴天预测效果均最好,径向基核函数配置的支持向量机模型在雨天预测效果最好。（3）分别通过遗传算法（GA）和麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络（BPNN）的初始权值和阈值,构建了 GA-BPNN和SSA-BPNN模型,并对BPNN、GA-BPNN、SSA-BPNN三种模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,SSA-BPNN模型在各天气类型的预测精度均高于BPNN和GA-BPNN模型。
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