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考虑不同天气类型样本的光伏功率日内预测模型 被引量：2
1
作者 付雪姣 吕可欣 +4 位作者 吴林林 刘辉 张扬帆 李奕霖 叶林 《分布式能源》 2024年第2期39-47,共9页
太阳能具有清洁、安全、可再生的优点,光伏发电可减轻资源消耗,助力可持续发展,然而光伏功率易受天气影响,针对不同天气类型下光伏功率的预测也是一个研究难点。该研究着手于在不同天气类型下应用人工少数类过采样法(synthetic minority... 太阳能具有清洁、安全、可再生的优点,光伏发电可减轻资源消耗,助力可持续发展,然而光伏功率易受天气影响,针对不同天气类型下光伏功率的预测也是一个研究难点。该研究着手于在不同天气类型下应用人工少数类过采样法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和机器学习进行光伏功率预测。首先,通过皮尔逊相关系数法选择出对光伏功率影响最大的气象因子;然后,根据重要程度较大的气象因子计算日照时数,通过给日照时数设定阈值进行划分,将天气分类为晴天、多云或阴天、覆雪,再通过SMOTE技术对各种天气类型下的样本进行扩充;最后,通过多种机器学习算法分别针对不同天气场景以及数据扩充前后构建光伏功率预测模型。通过案例分析可知,所提算法能对不同天气类型进行划分,并为不同天气类型下光伏功率预测存在的样本不平衡问题提供了一种解决方案,提升了不同天气场景下光伏功率的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 机器学习 人工少数类过采样法(SMOTE) 天气类型
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