文献类型：期刊文章

作　　者：史洁[1] 刘晓飞[2]

SHI Jie;LIU Xiaofei(School of Physics and Technology,University of Jinan,Jinan 250022,Shandong Province,China;Jinan Urban Planning Advisory Service Center,Jinan 250099,Shandong Province,China)

机构地区：[1]济南大学物理科学与技术学院,山东省济南市250022 [2]济南市城市规划咨询服务中心,山东省济南市250099

出　　处：《发电技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(51606085)~~

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：78-82

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、普通刊

摘　　要：以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径。在确定性预测中充分考虑风电出力和预测模型特性,提出分段支持向量机(piecewisesupport vector machine,PSVM)和神经网络(neural network,NN)预测算法;充分考虑天气特征对光伏出力的影响,提出基于气象特性分析的光伏出力预测算法。通过若干风电场的算例分析,证明了上述几种预测模型的实用性,为功率预测的可靠性分析提供支持。

关 键 词：风电 光伏 功率预测 支持向量机 神经网络  小波分析

分 类 号：TM61]