【摘 要】
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短期光伏发电功率的预测精度与天气类型紧密相关，云层的无规则运动导致光伏发电功率波动。因此该文通过监测不同天气类型下，云层的运动形态提高预测精度。首先，基于NWP因子将天气划分为5种类型，并通过变分模态分解将光伏发电功率分为平滑过程与波动过程数据。其次，采用云层灰度值判断云层厚度，由加速鲁棒特征（SURF）监测得到云层特征点，跟踪特征点的移动得到云层的运动速度和方向。然后，提出波动特征参数，结合云层
【基金项目】
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国网河北能源技术服务有限公司科技项目（基于台区光伏功率预测的分布式资源协同调控技术研究TSS2022-13）；
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短期光伏发电功率的预测精度与天气类型紧密相关，云层的无规则运动导致光伏发电功率波动。因此该文通过监测不同天气类型下，云层的运动形态提高预测精度。首先，基于NWP因子将天气划分为5种类型，并通过变分模态分解将光伏发电功率分为平滑过程与波动过程数据。其次，采用云层灰度值判断云层厚度，由加速鲁棒特征（SURF）监测得到云层特征点，跟踪特征点的移动得到云层的运动速度和方向。然后，提出波动特征参数，结合云层运动状态分析波动形态，从而将云层运动状态与波动形态相关联实现“云层分型”。最后，针对平滑数据和波动过程的数据特征，结合机器学习算法自身的适应性条件，提出基于CNN-LSTM的组合预测算法。实现了基于NWP相关因子，以光伏功率历史平滑数据，历史波动数据为输入、以光伏功率预测值为输出的预测方法，显著提高了光伏发电功率的预测精度。
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