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基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测
基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测
摘要：
光伏发电作为可再生能源的重要代表，受到了越来越多的关注。对光伏发电量进行准确的短期预测，对于电网调度和能源规划具有重要意义。本文提出了一种基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测模型，通过将相似的光伏发电量数据分为不同的聚类簇，再分别对每个簇进行回归建模，从而实现对光伏发电量的短期预测。
1.引言
随着环保意识的提高和对可再生能源的需求增加，光伏发电作为一种清洁能源得到了广泛应用。然而，由于光伏发电受天气、环境等因素的影响，光伏发电量的波动性较大，给电网调度和能源规划带来了一定难度。因此，准确预测光伏发电量的变化越来越受到关注。
2.相关工作
目前，已经有很多关于光伏发电量预测的研究。其中，基于统计模型的方法被广泛应用，如ARIMA模型、SARIMA模型等。这些方法通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来的发电量。然而，这些方法往往只考虑了数据的时间序列特征，忽略了数据之间的相似性，因此预测精度有限。
3.方法介绍
本文提出了一种基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测模型。具体步骤如下：
（1）数据预处理：首先对光伏发电量数据进行预处理，包括去除异常值、归一化处理等。
（2）聚类分析：将预处理后的数据进行聚类分析，将相似的发电量数据归为一类。聚类算法可以选择K-means算法、DBSCAN算法等。
（3）回归建模：对每个聚类得到的数据子集进行回归建模，可以选择线性回归、SVM回归等方法。
（4）预测：根据每个聚类的回归模型，对未来的光伏发电量数据进行预测。可以选择滚动预测的方法，即每次预测一个时间步长的数据。
4.实验与结果分析
本文选取某光伏发电站的实际发电量数据进行实验，比较了本文提出的方法和传统的ARIMA模型的预测效果。实验结果表明，本文提出的方法在预测精度上明显优于ARIMA模型。
5.结论与展望
本文提出了一种基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测模型。通过将数据进行聚类分析，并对每个聚类进行回归建模，可以更准确地预测光伏发电量的变化。未来，我们可以进一步研究不同的聚类方法和回归方法，以改进预测模型的性能。
关键词：光伏发电量预测，聚类分析，回归建模，预测精度