基于SVR残差修正的光伏发电功率预测模型

摘要

近年来,大规模光伏并网对区域电网的安全稳定运行造成了严重影响.光伏功率超短期预测可为区域电力调度提供必要的数据支撑,促进新能源消纳,但光伏自身的波动特性使光伏功率预测的精度难以提高.因此,文中提出考虑功率修正、基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量回归(SVR)的光伏发电功率预测模型.首先,以光伏电站现场采集的功率时间序列建立ARIMA模型,对日发电功率进行初步预测;其次,利用前一个气象相似日的预测残差数据建立SVR模型,对预测日的ARIMA残差进行预测;最后,对初步预测结果进行修正.利用现场实测数据建立典型日的光伏发电预测模型,测试结果表明在残差修正后,预测精度明显提升.