基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:baoxiongwen
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很多科技发达国家得到了较广泛的应用。高精度的光伏发电功率预测对电力系统的优化调度、安全运行十分重要。由于光照强度和能见度等会影响太阳能发电量的随机性,提出一种基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测方法,通过利用K-means算法将光伏发电历史数据按天气进行划分,以划分后的预测误差为统计样本,采用高斯混合模型进行拟合并使用期望最大化算法估计模型参数,通过计算指定置信水平下的置信区间进行
其他文献
为研究低温条件下城市污泥的干燥特性,分别在40℃、50℃、60℃、70℃下对3 mm、5 mm、7 mm、10 mm厚的污泥进行了干燥实验,得出干燥模型,并分析了干燥动力学。结果表明:污泥干燥速率与污泥厚度、干燥温度有密切关系;Midilli模型能很好的模拟污泥低温干燥过程;3 mm、5 mm、7 mm、10 mm厚污泥在40-70℃下的水分有效扩散系数分别为3.610×10-8-7.440×10-8 m2/s、5.670×10-