基于典型气候类别下误差校准的短期光伏发电预测研究

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。