测光网络实时校正自学ARMA模型光伏功率预测方法

摘要

本发明公开了一种测光网络实时校正自学ARMA模型光伏功率预测方法，包括输入数据得到自回归滑动平均模型参数即模型训练；输入光资源监测系统数据和运行监测系统数据，并根据运行监测数据实时校正开机容量；建立自回归滑动平均模型从而得到光伏功率超短期预测结果；引入实时测光站数据对光伏功率超短期预测结果进行实时校正；对实时校正后的预测结果进行后评估，分析预测值与实测值之间的误差，如预测误差大于允许的最大误差，则重新进行模型训练。通过引入实时测光站数据对光伏发电功率超短期预测结果进行实时校正，克服现有ARMA技术中光伏发电功率超短期预测精度低的缺陷，达到高精度的光伏发电功率超短期预测的目的。

主权项

一种测光网络实时校正自学习ARMA模型光伏功率预测方法，其特征在于，包括输入数据得到自回归滑动平均模型参数即模型训练；输入光资源监测系统数据和运行监测系统数据，并根据运行监测数据实时校正开机容量；建立自回归滑动平均模型从而得到光伏功率超短期预测结果；引入实时测光站数据对光伏功率超短期预测结果进行实时校正；对实时校正后的预测结果进行后评估，分析预测值与实测值之间的误差，如预测误差大于允许的最大误差，则重新进行模型训练。