光伏功率预测新方法：组合权重相似日选取

"光伏功率预测方法，组合权重法，相似日选取，熵权法，最小鉴别信息原理" 在光伏并网发电系统中，由于光伏发电的波动性和间歇性，准确的功率预测对于电力系统的稳定运行至关重要。传统的光伏功率预测方法包括物理方法和统计方法，前者依赖于气象预测数据，后者则通过分析历史数据寻找规律。随着大量历史数据的积累，统计预测方法逐渐受到重视。 本文提出了一种创新的光伏功率预测技术，该技术基于组合权重法来选取相似日，以提高预测精度。首先，定义了相似变量，这些变量反映了不同基值点时刻的误差，这些误差是基于气象条件的相似度计算得出的。通过对这些误差变量进行组合权重加权，可以确定出与当前气象条件最相似的历史日期，即相似日。 在选取相似日的过程中，采用了最小鉴别信息原理，这是一种信息理论方法，它结合了主观权重和客观熵权，以获得最优的组合权重系数。熵权法在这里起到了量化相似性的作用，确保了选取的相似日具有最高的相关性。同时，根据相似性指标，为每个相似日的输出功率分配了相应的权重系数，这些系数反映了它们与预测目标的相似程度。 在实际应用中，将选定的相似日的输出功率按这些权重系数进行加权平均，以此作为预测光伏阵列未来输出功率的基础。通过某光伏电站的实际数据仿真，证明了该方法在选取相似日上的有效性，并且能显著提高功率预测的准确性，显示出良好的工程实用性。 光伏阵列的输出功率受到诸如日照强度、温度等多种因素的影响。公式（1）展示了在固定安装角度下，光伏阵列输出功率的大致计算方式，其中η表示光电转换效率，SI代表太阳辐射强度，t0为环境温度。这种方法虽然简单，但在实际预测中，需要考虑更复杂的气象变化和系统特性，这就需要更精细的预测模型，如本文提出的组合权重法。 总结来说，该研究通过组合权重法和最小鉴别信息原理，有效地从历史数据中筛选出与当前条件相似的日，从而优化光伏功率预测。这种方法的实施有助于提升预测精度，对光伏电站的运营管理和电力系统的调度具有积极意义。