基于D-S证据理论的光伏发电量预测

基于D-S证据理论的光伏发电量预测

论文摘要

结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测。利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理论中的证据。提取集合中的权重系数并将其等效为证据理论中的基本信任分配函数,并进行证据的融合,最终得到预测结果。最后对比分析经过D-S证据理论融合的预测数据和平均值法得到的预测结果,并计算分析绝对误差和相对误差,验证了D-S证据理论预测的准确性,所预测的光伏发电功率可指导光伏并网发电生产。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基本理论
  •   1.1 决策树理论
  •   1.2 D-S证据理论
  • 2 算例分析
  •   2.1 案例数据
  •   2.2 决策树计算
  •   2.3 D-S证据融合计算
  • 3 误差分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李英姿,曾万昕,戴玉,郭俊杉,胡亚伟

    关键词: 决策树,光伏发电量,证据理论,组件温度,环境温度,辐射量

    来源: 电气应用 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 北京建筑大学电气与信息工程学院,中国建筑设计院有限公司,国网北京市电力公司房山供电公司,北京电力工程有限公司

    分类号: TM615

    页码: 102-107

    总页数: 6

    文件大小: 1843K

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