研究目的
提出一种考虑典型气候类别下误差校准的短期光伏输出预测方法，以提高光伏（PV）功率预测的准确性。
研究成果
该方法通过考虑典型气候类别下的误差校准，有效提高了短期光伏功率预测的准确性。NKDE模拟比正态分布模拟拟合效果更佳，结合拉丁超立方抽样的波动分析为避免误差过度补偿和发散提供了边界。
研究不足
该研究的局限性在于仅针对中国河北省特定的地理和气候条件以及2013年的数据。该方法在其他地区或不同气候条件下的有效性尚未得到验证。
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基于典型气候类别下误差校准的短期光伏发电预测研究
DOI：10.3390/en9070523
期刊：Energies
出版年份：2016
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
随着光伏发电渗透率的不断提高，其发电的不确定性与随机性对电网运行调度产生了关键影响，并导致弃光率上升。因此，亟需提高光伏功率预测的准确性。基于光伏功率预测误差的幅值与波动特性，本文提出一种考虑误差校正的短期光伏出力预测方法。首先定义典型气候类别对历史光伏功率数据进行分类：一方面，由于不同类别间误差幅值的差异不可忽略，为每个类别生成相对误差（RE）的概率密度分布，通过分布拟合模拟概率密度函数（PDF）曲线，并从拟合曲线中抽取RE样本以获取误差采样值；另一方面，基于RE的波动特性，利用近期RE数据分析预测点的误差波动情况从而获得误差补偿值，通过选取最接近补偿值的采样值作为RE的拟合值来实现对采样值的排序。在此基础上，利用RE的拟合值对光伏功率预测值进行校正，从而提升预测精度。
作者：
Yajing Gao，Jing Zhu，Huaxin Cheng，Fushen Xue，Qing Xie，Peng Li
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