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針對光伏發(fā)電可預(yù)測性低的問題，提出了一種綜合使用通徑分析（path analysis，PA）、k近鄰算法（k-Nearest Neighbor，KNN）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸（quantile regression neural network，QRNN）和核密度估計(jì)（kernel density estimator，KDE）的光伏出力概率分布估計(jì)方法，構(gòu)造出未來ld任意時刻的光伏出力概率密度函數(shù)，可以得到比點(diǎn)預(yù)測和區(qū)間預(yù)測更多的有用信息。首先由通徑分析對氣象因素進(jìn)行約減，在降低模型輸入維數(shù)的基礎(chǔ)上減小變量間的耦合作用。然后通過K-means算法按天氣類型對歷史樣本進(jìn)行聚類，進(jìn)一步提高相似樣本的篩選效果。最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸和核密度估計(jì)對光伏出力的概率分布進(jìn)行估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于核密度估計(jì)和傳統(tǒng)的正態(tài)分布估計(jì)方法，采用所提方法估計(jì)出的概率分布的可靠性和銳度更高。
光伏
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