基于NMF-SVM的光伏系统发电功率短期预测模型

查看全文 作　　者：[1]吴江 [1]卫志农索引[2]李慧杰 [2]李晓露 Kwok W [3]Cheung [1]孙永辉索引[1]孙国强索引

机构地区：[1]河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心,南京210098;[2]阿尔斯通电网技术中心有限公司,上海201114;[3]ALSTOMGridInc.

出　　处：《华东电力》索引2014年第42卷第2期,共7页

基　　金：国家自然科学基金项目(51277052;51107032;61104045)~~ 摘　　要：根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型。基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率。该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义。实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高。 关键词：光伏系统非负矩阵分解支持向量机气象因素相似日选择算法发电功率预测

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