基于初始化非负矩阵分解的光伏发电预测

来源：计算机技术与发展杂志2021年第02期北京时间：

作者：彭飞;张健男;张晓华;王汉军;吴奕;陈志奎

单位：1. 国家电网公司 东北分部,辽宁 沈阳 110180;?2. 中国科学院 沈阳计算技术研究所有限公司,辽宁 沈阳 110180;?3. 大连理工大学 软件学院,辽宁 大连 116620

摘要：光伏发电作为一种可再生能源发电技术,使用规模日益扩大,光伏发电的精准预测已成为数据挖掘的重要研究领 域,但是光伏发电本身的随机性和不确定性使得现有的预测功率难以达到理想的高度,对电网运行的稳定性造成了不利 的影响。 为了探索预测日的发电功率、历史日的发电功率以及气象数据等相关因素之间的关系,解决光伏发电难以准确 预测的问题,提出了基于初始化非负矩阵分解的光伏发电预测方法,将影响光伏发电的因素建立关联关系,根据模糊 C 均 值聚类算法为预测模型的构建提供较好的初值。 将此模型应用到真实数据集上,分别对两种天气情况进行了从早上 7 点 到晚上 6 点 15 分,46 个采样点的预测。 通过与基本的非负矩阵分解等算法进行对比实验,表明该模型能够有效提高光伏 发电预测精准度。

关键词：光伏发电;精准预测;初始化;非负矩阵分解算法;模糊 C 均值聚类算法