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基于多NWP特征提取的光伏集群功率超短期区间预测

1.引言

1.1背景介绍与问题阐述

随着全球能源需求的不断增长，可再生能源的开发和利用受到了广泛关注。光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，其出力的准确预测对于电力系统的安全稳定运行至关重要。光伏发电受天气条件影响显著，尤其是数值天气预报（NWP）中的各种参数对其输出功率有着直接的影响。然而，由于NWP数据的多变性、光伏系统本身的非线性以及集群中各个光伏电站之间的相互影响，使得光伏集群功率的超短期预测成为一项极具挑战性的任务。

当前，光伏功率预测模型往往忽略NWP特征的多样性和复杂性，或是仅考虑单一类型的NWP特征，导致预测精度受限。因此，如何有效地提取并融合多源NWP特征，以提高光伏集群功率的超短期区间预测精度，成为迫切需要解决的问题。

1.2研究目的与意义

本研究旨在提出一种基于多NWP特征提取的光伏集群功率超短期区间预测方法。通过深入分析NWP特征与光伏功率之间的关系，设计有效的特征选择和提取算法，并结合模型框架的优化，提高光伏集群功率预测的准确性。研究的意义主要体现在以下几个方面：

为光伏集群功率预测提供一种新的思路和方法，提高预测精度，有助于优化电力系统的调度和运行。

通过多NWP特征的提取和融合，揭示不同天气因素对光伏发电的影响，为光伏电站的日常管理和维护提供科学依据。

促进智能预测技术的发展，对于提高光伏发电的经济性和推动可再生能源的广泛应用具有积极的推动作用。

1.3文章结构安排

本文剩余部分的结构安排如下：第二章对光伏功率预测的相关工作和现有技术进行分析，指出当前研究的不足和潜在的改进方向。第三章详细介绍多NWP特征提取方法，包括特征选择、提取算法以及特征组合与优化。第四章阐述所构建的光伏集群功率超短期区间预测模型，涉及模型框架设计、训练与验证以及性能评价指标。第五章为实验与分析，提供数据描述、实验设置以及结果对比。最后一章给出研究结论，并对未来研究方向进行展望。

2相关工作与技术分析

2.1光伏功率预测研究现状

近年来，随着光伏发电在能源结构中的占比逐渐提高，对光伏功率的准确预测显得尤为重要。光伏功率预测的研究主要集中在两个方面：一是超短期预测，二是短期与长期预测。超短期预测主要关注时间尺度在几分钟到几小时内的功率变化，这对于电力系统的实时调度具有重要意义。

目前，光伏功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法以及机器学习方法。物理模型法通过模拟太阳辐射、气温等气象因素对光伏功率的影响，具有较高的理论依据，但计算复杂且对数据要求较高。统计模型法则通过历史数据拟合出功率与气象因素之间的关系，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）等。机器学习方法则凭借其强大的非线性拟合能力，在光伏功率预测中取得了较好的效果，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。

2.2多NWP特征提取方法概述

NWP（数值天气预报）特征在光伏功率预测中起到了关键作用。多NWP特征提取方法主要包括以下几种：首先是从原始NWP数据中选取与光伏功率相关的特征，如太阳辐射、气温、湿度、风速等；其次是采用特征提取算法对原始特征进行降维和抽象，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等；最后是特征组合与优化，通过不同特征的组合以及优化算法，提高预测模型的性能。

2.3现有方法的不足与改进方向

尽管当前光伏功率预测研究取得了一定的成果，但仍存在以下不足：

预测精度和稳定性仍有待提高，特别是在超短期区间预测方面；

大多数研究仅关注单一类型的NWP特征，忽略了多特征之间的关联性；

特征提取和优化方法较为单一，缺乏针对光伏功率预测特点的定制化方法。

针对上述问题，未来的改进方向主要包括：

研究更多具有代表性的NWP特征，提高预测模型的输入质量；

探索更有效的特征提取和优化方法，以降低模型复杂度和提高预测精度；

结合多学科知识，发展具有自适应性和鲁棒性的光伏功率预测模型。

3.多NWP特征提取方法

3.1NWP特征选择

在多NWP（数值天气预报）特征提取方法中，首先进行的是特征选择。这一步是关键，因为它决定了哪些因素对光伏集群功率预测的影响最大。本研究采用以下准则进行特征选择：

相关性分析：通过计算各气象特征与光伏输出功率的相关性，选择与功率输出相关性强的气象参数。

经验法则：基于前人的研究成果，选取历史文献中多次证明对功率预测有帮助的气象特征。

信息熵：通过计算各特征的信息熵，筛选出信息量大的特征，排除冗余特征。

最终选定的特征包括：太阳辐射、温度、湿度、风速等。

3.2特征提取算法

在特征选择之后，进一步采用以下算法进行特征提取：

主成分分析（PCA）：对所选特征进行降维，减少特征间的冗余信息，同时保留最重要的信息。

支持向量机（SVM）：利用SVM对特征进行非线性变换，提取