一种基于CKF-SVR的光伏电站发电功率预测算法

摘要

本发明涉及光伏发电技术领域，具体为一种基于CKF‑SVR的光伏电站发电功率预测算法，包括如下步骤：S1、采集连续14天的电站发电功率数据，利用每一天的数据对模型进行训练；S2、将训练好后的SVR与CKF进行融合训练；S3、采集第15天的电站发电功率数据，对于当天的数据，设定第一次超过20kw的时刻，作为数据采集的起点tst，对发电功率进行预测。本发明将容积卡尔曼滤波算法和支持向量回归相融合，利用容积卡尔曼滤波算法对时间序列数据的学习能力，和支持向量回归算法较好的稳健性，学习光伏电站发电功率随着时间变化的规律，进而对光伏电站发电功率进行预测，具有较高的准确率、实时性和模型训练时间短的优势。