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基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法
基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法
随着清洁能源的发展，光伏发电作为一种可再生能源的代表，受到了越来越多的关注。在实际应用中，光伏发电系统的出力预测是非常重要的，能够有效指导电网的运行和安排。本文介绍一种基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法，通过对历史数据进行预处理，建立预测模型，得到预测结果，提高光伏发电系统的出力预测准确率。
一、灰色理论
灰色理论是一种信息处理方法，主要针对小样本、少数据的情况。该理论源于我国的学者，应用于社会、经济、环境、能源等领域的预测和决策，具有较高的可靠度和适用性。
灰色理论假设每个样本是由两部分组成，分别是确定性因子和随机因子。确定性因子包括常变量和趋势变量，可以用较少的样本进行拟合和预测；随机因子包括非系统性误差和不确定性因子，在灰色理论中不予考虑。
利用灰色理论，可以对历史数据进行分析、验证、预测和优化。在光伏发电系统中，灰色理论可用于建立出力预测模型，提高预测准确率。
二、基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法
1.数据预处理
在建立光伏发电系统出力预测模型之前，需要对历史数据进行处理。首先，对原始数据进行四分位差、箱线图和散点图等分析，查找数据中的异常值和缺失值，进行清洗和填充。
其次，通过对数据进行时间序列分析，包括数据的平稳性检验、自相关性分析和拟合ARIMA模型等，确定数据的趋势和季节性，为建立灰色模型提供依据。
最后，计算出光伏发电系统历史数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，用于灰色模型的建立。
2.建立灰色模型
根据建立灰色模型的原理，可以将历史数据分为两部分，即已知数据和未知数据。已知数据用来建立模型，未知数据用来进行预测。
灰色理论有多种方法，比如GM(1,1)、DGM(1,1)、AGM和DAGM等。其中较为常用的是GM(1,1)模型。
(1)GM(1,1)模型
GM(1,1)模型也称为灰色预测模型，是灰色理论中最简单和最基本的模型之一。该模型假设系统变量x(n)，在自变量n增长1个单位时，其一次累加变化量为u(n)，且u(n)呈一定的规律和趋势。
设初始值为x(0)，则x(n)的数学模型为：
x(n)=a+bu(n)
其中，a和b是待求的常数，u(n)是一次累加变化量。一般情况下，灰色理论会把u(n)看成是常参数或变参数的，常参数u(n)可以用一次累加生成数模型RGM(1,1)；变参数u(n)可以用一次累加生成数模型TVGM(1,1)。
(2)GM(1,1)模型建立流程
①原数据列如下：
②累加生成数据列：
③对数据列进行一次累加生成数模型检验
检验结果如下图所示，可以看到，累加平均数法得到的数据符合一次规律。
④采用累加平均数法生成新的数据列：
累加平均数法公式为：
z(i)=x(0)+x(1)+...+x(i-1)
其中x(i)为原始数据，z(i)为累加平均数。
⑤求取#3344ffα和#33cc33b值，其中α值为发展系数，b值为灰色作用量。
#3344ffα值的求取公式为：
α=[1/(n)]*[(∑_{i=1}^{n}[{z(i)}/{x(i)}])]
其中n为数据列长度。
#33cc33b值的求取公式为：
b=z(n)/(a∗x(0))
⑥模型检验
通过建立的GM(1,1)模型对历史数据进行拟合和检验，可以得到预测值和实际值之间的差异。
⑦模型预测
利用建立好的GM(1,1)模型对未来一段时间的数据进行预测。具体方法是，在已知数据的基础上，采用式(1)计算出预测值。
三、结论
本文介绍了一种基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法。该方法通过对历史数据进行预处理，建立GM(1,1)模型，得出预测结果。与其他传统的预测方法相比，本方法具有易于操作、预测准确率高等优点，适用于不同光伏发电系统的出力预测，有一定的参考价值。