灰色-马尔可夫链统计组合模型在光伏发电功率短期预测中的.doc

灰色-马尔可夫链统计组合模型在光伏发电功率短期预测中的应用* 李燕斌, 张久菊，肖俊明 450006) 摘要: 光伏系统输出功率具有随机性和波动性的特点，光伏系统并网以后可能引起运行和可靠性问题。提前对光伏发电功率进行准确预测有利于电力部门及时调度和保证电能质量，从而保证电网的安全运行。在分析灰色预测模型局限性的基础上，将灰色-马尔可夫链组合预测模型应用到光伏功率短期预测中，并阐述了其建模原理。通过对灰色模型拟合值的相对残差序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵，得出灰色-马尔可夫链预测模型。通实际算例分析，证验了所提组合模型的准确性和简便性。 关键词: 光伏发电功率预测；灰色模型；马尔科夫链模型；短期预测 中图分类号：TM615 文献标志码：B 文章编号：1001-1390(2015)21-0000-00 Photovoltaic power short-term forecasting based on gray-markov chain statistical combination model Li Yanbin, Zhang Jiuju , Xiao Junming (Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450006, China) Abstract: The operation and reliability problems may arise after grid integration of photovoltaic system, due to the characteristics of PV power, such as volatility and randomness. Predicting the photovoltaic power accurately in advance will benefit the power sector to adjust the scheduling plan timely to ensure power quality, and then ensure the grid to operate safely. Based on the analysis of the limitations of the gray forecasting model, the Gray-Markov chain combination forecasting model was applied to predict the short-term photovoltaic power,and described its modeling principles. Gray-Markov chain model can be drawn through analyzing the relative residuals of the fitted values of the gray model and establishing the state transition probability matrix. The accuracy and simplicity of the proposed combination model are verified through analyzing the practical examples. Keywords: photovoltaic power prediction, gray model, Markov chain, short-term forecasting 0 引 言( 伴随着全球经济的飞速发展以及国际工业化的进程，世界各国对能源的消耗也越来越大，全球已经面临着严峻的能源短缺；与此同时,利用常规能源所出现的环境问题又成了当今人类社会共同面临的巨大挑战。鉴于此，近些年光伏发电由于其清洁无污染的特性得到了很快的发展。但是，太阳能资源受外界因素干扰大，导致了光伏系统输出功率呈现出较大的波动性和随机性；当光伏系统并网时，这中随机波动性将会给大电网带来很大的冲击，从而无法保证电网的供电的电能质量。然而，如果能够提前较为准确的对光伏系统的输出功率做出预测，给电力部门提供可靠的信息，将有利于电力部门做出合理安排，降低光伏系统对整个电力系统的影响，提高系统的安全性和稳定性，进而提高电能质量[1]。因此，需要对光伏发电系统的发电功率的预测进行研究。 目前，光伏发电系统功率预测技术在发达国家处于探索、研究阶段，没有公认成熟的技术和产品；国内在光伏发电功率预测方面的研究很少，现有的研究多为基于历史数据采用神经网络或者支持