基于WT-PLSP的太阳辐射短期预测

太阳辐射的预测对于光伏发电与并网工作有着重要的意义。太阳辐射数据具有较强的非线性和非平稳性,因此将太阳辐射序列进行小波分解,可以提取更多的信息。文中以羊八井光伏电站的观测数据为实验样本,对不同层小波低频系数进行重构,将重构后的序列和原始数据序列一起作为建模数据。最后采用偏最小二乘投影系数法选取特征,建立太阳辐射短期预测神经网络模型和支持向量机模型。实验结果表明,该算法结合神经网络模型效果最好,能够很好的预测太阳短期辐射,而且比原始数据的建模精度有很大提高。

Short-term forecast of solar radiation based on WT-PLSP