研究目的
提出一种混合概率估计方法，用于预测一天中每小时光伏发电的概率，以提高预测模型的准确性和实用性。
研究成果
所提出的混合模型结合了SPGP和IMGWO方法，相比其他模型展现出更高的预测精度和实用性，能有效反映光伏发电的波动特性，为电网稳定性和安全性提供支撑。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括应对极端多变的天气条件以及进一步降低计算复杂度。
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一种光伏发电预测的混合概率估计方法
DOI：10.1016/j.egypro.2019.01.066
期刊：Energy Procedia
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
由于天气条件的随机性，光伏发电的预测性较差。与点预测相比，光伏发电的概率预测能提供更多关于潜在不确定性的信息，这有利于电网调度和电力系统的稳定性与安全性。本文基于随机森林（RF）、模糊C均值（FCM）、稀疏高斯过程（SPGP）和改进灰狼优化器（IMGWO）算法，提出一种混合概率估计方法，用于预测一天中每小时的光伏发电概率。首先采用RF算法降低多维输入变量的维度，然后根据天气模式采用FCM方法划分数据并获得相似样本，最后应用结合SPGP和IMGWO的混合预测方法对测试数据进行预测。通过仿真和实验结果验证了所提模型（IMGWOSP）的有效性和可靠性。结果表明，该模型在准确性和实用性方面均有提升，从而可提高电网调度和电力系统的稳定性与安全性。
作者：
Ze Cheng，Qi Liu，Yuhan Xing
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