| 光伏发电量预测通常依赖于历史数据,数据的采集和质量存在差异,不同数据源可能存在误差,这会导致预测结果的不准确,因此提出基于支持向量机的区域电网光伏发电量预测研究。首先预处理光伏发电量数据,通过数据链的平滑划分,再对光伏单位进行归一化处理,进而对不符合常规的发电站数据进行检测,填补数据空缺后导入支持向量机的预测模型,最后在模型优化中实现区域电网光伏发电量的预测。实验中实验组的预测精度为92.37%,基于改进萤火虫算法的预测方法的预测精度为85.43%,基于灰色关联与麻雀优化算法的预测方法的预测精度为74.66% 。实验结果表示所研究的方法能对光伏发电量进行较精确的预测,可投入使用。 |
