摘要
光伏发电(PV)的输出功率受发电系统的电气设备和外界环境影响,鉴于光伏发电功率存在间歇性、不稳定性等不足,提出自适应聚类分析的优化算法预测其发电功率.以规模为1.5 MWp的地面光伏电站为研究对象,以分布式光伏发电系统为期2年的发电功率数据和气象数据作为输入,研究太阳辐照度、光伏发电功率、环境温度等特征量.基于通径分析和灰色关联度分析,利用Python程序实现一种以k-means均值为聚类准则的自适应粒子群优化算法.结果表明,太阳辐照度、温度是光伏发电功率的主要影响因子,风速、湿度的影响较小,并以该模型对一周内的光伏发电功率进行跟踪预测,预测结果具有一定参考意义.
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