基于自适应粒子群算法的超短期光伏发电功率预测

【摘要】 光伏发电（PV）的输出功率受发电系统的电气设备和外界环境影响，鉴于光伏发电功率存在间歇性、不稳定性等不足，提出自适应聚类分析的优化算法预测其发电功率。以规模为1.5 MWp的地面光伏电站为研究对象，以分布式光伏发电系统为期2年的发电功率数据和气象数据作为输入，研究太阳辐照度、光伏发电功率、环境温度等特征量。基于通径分析和灰色关联度分析，利用Python程序实现一种以k-means均值为聚类准则的自适应粒子群优化算法。结果表明，太阳辐照度、温度是光伏发电功率的主要影响因子，风速、湿度的影响较小，并以该模型对一周内的光伏发电功率进行跟踪预测，预测结果具有一定参考意义。更多还原