太阳能光伏功率短期概率预测的随机模型
应用统计
2017-09-19 v2
摘要
本文开发了一种具有机制转换的随机模型，用于太阳能光伏 (PV) 功率，以提供短期概率预测。所提出的太阳能光伏功率模型受物理启发，并明确使用了不同的参数来 Incorporate 云层引起的随机性，以解决功率衰减问题。基于参数的统计行为，提出了一种在晴天、阴天和多云三类之间的简单机制转换过程。然后，通过使用光伏功率测量识别当前机制并假设该机制持续存在，获得太阳能光伏功率的概率预测。为了说明所开发的技术，分析了来自加利福尼亚单个屋顶装置的一组太阳能光伏功率数据，并验证了模型在拟合数据以及提供短期点预测和概率预测方面的有效性。所提出的预测方法优于各种产生点预测和概率预测的参考模型，因此展示了采用所提出方法的优点。
引用
@article{arxiv.1706.05445,
title = {A Stochastic Model for Short-Term Probabilistic Forecast of Solar Photo-Voltaic Power},
author = {Raksha Ramakrishna and Anna Scaglione and Vijay Vittal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05445},
year = {2017}
}
备注
Manuscript submitted to IEEE transactions on Sustainable Energy . Extension of conference paper : R. Ramakrishna and A. Scaglione, A Compressive Sensing Framework for the analysis of Solar Photo-Voltaic Power, in Conference Record of the Fiftieth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 2016