【摘 要】
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伴随着能源需求和环境需求这一矛盾日益加剧,对可再生能源进行开发利用已经成为世界各国的共同选择。在多种可再生能源发电方式中,光伏发电以其储能丰富、安全可靠、绿色无污染的特点受到越来越多国家的重视。然而,光伏发电受外界因素影响很大,其输出功率具有随机性和间接性的特点,直接将光伏发电接入电网将对电网调度和运行产生诸多影响。因此对光伏发电输出功率进行准确预测具有十分重要的现实意义。本文在对影响光伏输出功率
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目（19JCZDJC32100）； 河北省自然科学基金（E2018202282）；
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伴随着能源需求和环境需求这一矛盾日益加剧,对可再生能源进行开发利用已经成为世界各国的共同选择。在多种可再生能源发电方式中,光伏发电以其储能丰富、安全可靠、绿色无污染的特点受到越来越多国家的重视。然而,光伏发电受外界因素影响很大,其输出功率具有随机性和间接性的特点,直接将光伏发电接入电网将对电网调度和运行产生诸多影响。因此对光伏发电输出功率进行准确预测具有十分重要的现实意义。本文在对影响光伏输出功率的因素进行分析的基础上,提出了一种基于支持向量机的光伏输出功率预测模型,并对支持向量机的参数优化问题进行了深入研究。介绍了光伏发电技术,论述了光伏发电的基本原理、光伏发电系统的构架组成、光伏发电系统并网方式和光伏发电输出功率特性。分析了光伏输出功率的各种影响因素,然后采用灰色关联度法定量计算了多种气象因素和光伏输出功率之间的关联水平,选择关联程度最大的几项作为预测模型的输入。研究了支持向量机（SVM）模型原理,分析了支持向量机模型特点,建立了基于支持向量机的光伏输出功率预测模型。为了进一步提高光伏发电数据的准确性,采用小波变换对多种气象数据进行降噪处理并进行光伏输出功率预测实验,结果表明小波去噪能有效减小模型的预测误差。研究了多元宇宙优化算法（MVO）的原理,并采用三种改进策略对其进行改进,提出了一种混合改进多元宇宙优化算法（HIMVO）。采用五种典型测试函数对HIMVO算法进行测试,并将测试结果同其他算法进行对比。结果表明,HIMVO算法的寻优精度和寻优稳定性均优于其他几种算法。采用HIMVO算法优化SVM模型参数,建立了基于HIMVO-SVM的光伏输出功率预测模型。采用HIMVO-SVM模型分别对不同天气和不同月份下的光伏输出功率进行预测实验,并将预测结果同其他几种模型进行对比。实验结果表明,HIMVO-SVM模型在几组预测实验中的平均相对误差均低于10%,且同其他几种模型相比,HIMVO-SVM模型具有更高的预测精度和预测稳定性,验证了所提出模型在光伏输出功率预测方面的有效性。
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