短期光伏功率概率预测算法研究的开题报告.docx

短期光伏功率概率预测算法研究的开题报告
一、题目
短期光伏功率概率预测算法研究
二、研究意义
光伏发电已成为可再生能源中的重要组成部分，但光伏发电具有波动性、时空差异性、不确定性等问题，给电网的安全稳定运行造成了一定的挑战。因此，研究光伏发电功率预测技术对于提高电网的可靠性、实现光伏发电的经济可行性具有重要意义。
传统的光伏功率预测算法主要有基于物理的模型和基于统计模型的方法。物理模型基于光伏组件的性能参数，计算公式简单但精度较低；而统计模型更注重对历史数据的分析，可以实现精度较高的预测。然而，现有的预测算法大多只考虑了功率预测的点预测，未考虑光伏功率的概率预测，导致预测结果在实际运行中出现偏差，因此研究短期光伏功率概率预测算法具有重要意义。
三、研究内容和方法
1.研究短期光伏功率的波动规律，利用历史数据对其进行分析，确定合适的预测时间粒度和预测模型。
2.提出一种基于机器学习的短期光伏功率概率预测模型，主要包括以下步骤：
（1）数据采集：采集大量的光伏发电数据，包括光伏模块的温度、辐照度、电压、电流等。
（2）特征提取：基于采集的数据，通过特征提取等方法，生成一组维度更低、更具有代表性的特征向量。
（3）模型训练：将特征向量输入到机器学习模型中进行训练，从而得到一个预测模型。
（4）预测结果生成：将训练好的模型应用到实际的光伏功率预测中，得到概率分布的预测结果。
3.实验验证：针对所提出的预测模型，进行一系列实验验证，对预测结果进行评估和分析。
四、预期成果
1.基于机器学习的短期光伏功率概率预测模型。
2.分析短期光伏功率波动规律，确定光伏功率预测的时间粒度和预测模型。
3.实验验证并评估所提出的预测模型，提高光伏功率预测的精度和可靠性。
五、研究难点
1.光伏功率的波动性和时空差异性带来的数据预处理难度。
2.如何提高预测模型的精度和可靠性，尤其是在功率变化剧烈的情况下。
六、进度安排
第一年：对光伏功率预测进行调研和分析，整理历史数据，确定特征提取方法和预测模型。
第二年：实现所提出的短期光伏功率概率预测模型，进行实验验证。
第三年：进一步完善模型，修正预测结果，完成论文撰写和论文答辩。
七、参考文献
[1]王强.基于自适应迭代学习的短期光伏功率预测[J].智能计算机与应用,2019,9(7):76-79.
[2]孙伟,刘洋,陈浩.基于ARMA的光伏发电功率预测研究[J].微电子技术,2018,54(2):224-228.
[3]刘颖.光伏发电功率预测系统的设计与实现[J].电子设计工程,2019,27(5):113-117.