基于多分类器的超短期屋顶光伏功率预测方法

为解决超短期屋顶光伏功率预测精度低的问题,本文提出了一种基于多分类器的超短期屋顶光伏功率预测方法.该方法是一种多模型的集成预测方法,可根据输入的屋顶光伏数据自动的匹配相对应的算法.首先,对屋顶光伏的历史数据进行质量评估与清洗补正,消除无效数据对模型造成的影响;其次,对屋顶光伏出力影响因素分析进行分析,求解强相关的影响因素;在此基础上,进行屋顶光伏区块划分和区块聚类,获得屋顶光伏区块典型特征,然后,采用多分类器自动地将屋顶光伏区块匹配相对应的超短期屋顶光伏功率预测算法;最后,在某地区应用该方法,其预测准确性为91.2％.该方法可根据不同的屋顶光伏区块特征,采用最适用的预测模型,提升屋顶光伏预测准确率.