[发明专利]一种光伏功率多模型区间预测方法

摘要

本发明提供了一种基于极限学习机和核密度估计的光伏发电功率季节多模型区间预测方法，首先，分析光伏电站输出功率、功率偏差及功率变化率等指标，结果说明光伏出力和波动均呈现出明显的季节分布特征；通过极限学习机神经网络建立了光伏出力不同季节的确定性预测模型；其次，通过非参数核密度估计方法对确定性预测的误差分布进行拟合，继而得出满足一定置信水平的光伏功率预测区间。本发明能描述光伏功率在不同置信水平下可能的波动范围，提供评估预测区间可靠性的途径，为光伏电站在风险评估和系统可靠性分析方面提供支持。

主权项

1.一种光伏功率多模型区间预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.收集光伏电站历史运行数据、历史环境数据及数值天气预报数据；S2.根据收集到的光伏电站历史数据分析光伏出力及其波动的分布特征，按照季节对其进行分类；S3.根据分类后的数据建立季节性预测模型；S4.通过季节性预测模型实现光伏功率区间预测。