一种基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：S01，通过计算光伏功率与气象因子的Pearson系数，提取出主要的影响因子；S02，用k‑means聚类算法将历史日进行分类；S03，根据灰色关联度分析得出不同类别中气象因子对于发电功率的权重；S04，根据带权重的相似度统计量计算出新样本与各聚类中心的相似度，将相似度较大的类别作为新样本的类别；S05，选择相似度最大的7个历史日作为相似日，获得相似日样本训练集；S06，建立遗传算法优化的RBF‑BP组合神经网络模型进行预测。本发明的一种基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测方法及方法，能有效提高光伏功率预测精度，具有较强的实用性。