資料介紹
針對光伏發電可預測性低的問題,提出了一種綜合使用通徑分析(path analysis,PA)、k近鄰算法(k-Nearest Neighbor,KNN)、神經網絡分位數回歸(quantile regression neural network,QRNN)和核密度估計(kernel density estimator,KDE)的光伏出力概率分布估計方法,構造出未來ld任意時刻的光伏出力概率密度函數,可以得到比點預測和區間預測更多的有用信息。首先由通徑分析對氣象因素進行約減,在降低模型輸入維數的基礎上減小變量間的耦合作用。然后通過K-means算法按天氣類型對歷史樣本進行聚類,進一步提高相似樣本的篩選效果。最后利用神經網絡分位數回歸和核密度估計對光伏出力的概率分布進行估計。實驗結果表明,相比于核密度估計和傳統的正態分布估計方法,采用所提方法估計出的概率分布的可靠性和銳度更高。
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