基于多链MCMC方法的光伏出力序列预测研究

基于多链MCMC方法的光伏出力序列预测研究
现有电力系统规划和运行中主要考虑单一可再生能源出力的不确定性,考虑可再生能源出力间相关性的研究较少。文中提出一种多链马尔科夫-蒙特卡洛(MCMC)方法对多个光伏电站出力序列进行组合预测,该方法建立了多条相互服从完全条件分布的马尔科夫链,以模拟光伏电站上空的随机变化的大气状态,充分保留了光伏电站之间的相关特性。对三组具有不同相关水平的光伏电站的出力序列进行了预测,证明了相较于传统MCMC方法,该方法能够更精确地继承历史序列的一般统计特性,能够更有效地体现多个光伏电站出力之间相互影响的特点,更加适用于未来电力系统规划与运行设计的要求。

标题：
基于多链MCMC方法的光伏出力序列预测研究
A PV Power Time Series Generating Method Considering Correlation Characteristics Based on Multi Markov Chain Monte Carlo Method

作者：
樊安洁，高山，方济城，韩海腾，吴晨
FAN Anjie, GAO Shan, FANG Jicheng, HAN Haiteng, WU Chen

关键词：
光伏出力预测;随机时间序列生成;相关性;多链马尔科夫
PV power forecast;random time series;correlation;Multi Markov chain

2025-1-22 20:06 上传 基于多链MCMC方法的光伏出力序列预测研究.pdf

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