热能动力工程

作者：宋 煜，郭军红，袁 荔，李 薇

单位：华北电力大学 资源环境系统优化教育部重点实验室，北京 102206,,国网智能电网研究院有限公司， 北京 102206,,华北电力大学 资源环境系统优化教育部重点实验室，北京 102206,,华北电力大学 资源环境系统优化教育部重点实验室，北京 102206,

关键词：光伏功率预测;逐步聚类分析（SCA）;气象因素;天气类型

基金：国家重点研发计划（2018YFE0208400）；国家电网有限公司总部科技项目—“支撑'供电+能效服务'的需求侧碳减排方法体系与增值服务技术研究及应用（5400-202140500A-0-5-ZN）

光伏发电功率与气象因素密切相关，可靠的功率预测对光伏入网和电网安全运行具有重要意义。为提高光伏短期发电功率预测的准确率，基于某40 MW光伏电站历史功率和气象数据，在不同季节和天气类型下利用逐步聚类分析方法（SCA）搭建光伏短期预测模型，实现分季节和天气类型的光伏功率预测。模型对比结果表明：逐步聚类分析方法具有较高的预测精度，在四季、单一天气类型和复合天气类型3方面预测精度分别提高了1113%，9.51%和8.26%。

来源：2023年第10期

《热能动力工程》期刊编辑部

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