基于卡尔曼滤波算法的分布式光伏发电短期功率预测方法
Telecom Power Technologies（2022）
Abstract
由于目前的分布式光伏发电短期功率预测方法的预测结果容易受到不确定因素的影响,存在预测精度较低的问题,影响了电能的利用率,难以满足电网建设与运行要求,因此基于卡尔曼滤波算法针对分布式光伏发电短期功率预测方法展开研究.通过采集与预处理数据,完成数据删除填充和替换;识别分布式光伏发电短期功率特性,分析分布式光伏发电影响因素和历史发电功率数据;基于卡尔曼滤波算法建立分布式光伏发电短期功率预测模型,通过映射计算短期预测功率的最优值,实现分布式光伏发电短期功率预测.通过实验证明,所提方法在24 h内对光伏发电功率的预测误差值在3～6 W,在4种天气类型情况下,预测曲线与实际曲线具有较好的贴合度,与不同的传统方法对比,所提方法预测的拟合度更高,均在95％以上,证明所提方法是有效且可靠的.
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