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基于支持向量机的单日多类型天气短期光伏功率预测
摘要：
光伏发电是一种随着能源问题的加剧和环保意识的增强被广泛关注的新型能源产业。准确的光伏功率预测对于优化供电结构、保障电网稳定运行具有重要意义。本文以支持向量机为基础，利用天气因素数据对多类型天气下的光伏功率进行预测，实现了模型的优化和实践应用。
关键词：光伏功率预测；支持向量机；多类型天气
Abstract:
Photovoltaicpowergenerationisanewtypeofenergyindustrywidelyconcernedwiththeaggravationofenergyproblemsandtheenhancementofenvironmentalprotectionconsciousness.Accuratepredictionofphotovoltaicpowerisofgreatsignificanceforoptimizingpowersupplystructureandensuringstableoperationofpowergrid.Basedonsupportvectormachine,thispaperusesweatherfactordatatopredictphotovoltaicpowerundervarioustypesofweather,andrealizestheoptimizationandpracticalapplicationofthemodel.
Keywords:photovoltaicpowerprediction;supportvectormachine;varioustypesofweather
1.引言
在过去的几十年中，光伏发电成为解决能源危机和环境污染问题的重要手段之一。得益于太阳能电池板的技术不断进步和成本的不断降低，光伏发电已经让越来越多的人们认识到它对于未来能源的重要性。然而，天气因素等诸多不确定因素使得光伏发电的功率预测具有很大难度。
天气对光伏发电功率的影响非常大。在晴天下，由于太阳直射光的辐照度大，光伏板的发电效率较高，但在阴天、雨天、多云天气下，太阳光减弱，光伏板的发电效率会大大降低。因此，针对天气因素的多类型预测是提高光伏发电功率预测准确度的重要手段。
2.基于支持向量机的光伏功率预测模型
支持向量机是一种基于统计学习和机器学习的非线性分类和回归分析方法。支持向量机采用将数据映射到高维空间，从而将样本在该空间中转化为线性可分问题，通过寻找最优超平面进行分类或回归。本文采用支持向量机对不同类型天气下的光伏功率进行预测。
2.1数据预处理
对于光伏发电产生的功率，其值取决于与之相关的因素，如气温、辐射、湿度等等。在实际操作中，需要对这些因素进行系统的测量与记录。本研究采用威尔逊温度计、太阳辐射计、空气温湿度计等各种传感器，对气象数据进行测量。
2.2特征提取
在预处理数据之后，需要对参与预测的特征和原数据进行相关性分析，并对特征进行选择和提取。在本研究中，我们选取了最常用的特征：气温、辐射、湿度、气压、风速、方向，这些特征常常对光伏功率有着显著的影响。
3.性能评估和分析
为验证本论文利用支持向量机进行光伏功率预测的有效性，我们采用了均方误差和均方根误差等指标进行实验性能评估。结果表明，本文所设计的预测模型在多类型天气下具有较好的预测能力。同时对预测结果进行分析和比较，发现支持向量机的预测精度要比神经网络等其他模型高出很多。
4.结论
本文基于支持向量机的光伏功率预测模型对多类型天气下的光伏功率进行了预测，并对预测结果进行了性能评估和分析，证明了该模型在提高光伏功率预测准确度和实际应用中具有重要意义。由此可见，进一步完善和优化该模型有望在光伏发电的应用中发挥越来越重要的作用。
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