随着并网光伏（PV）的不断增加，高精度光伏发电预测变得越来越重要。现有的确定性预测方法不能促进完全有效的调度决策或电网风险分析。此外，单一模型在光伏发电预测中也具有不足的泛化能力和不稳定的预测性能。本文提出了一种替代的多模型PV功率区间预测方法，该方法考虑了功率波动特征的季节分布。首先分析PV输出功率，绝对功率偏差和相对变化率，以确定PV输出随时间波动的季节性分布特征。然后基于极端学习机（ELM）建立用于确定性预测PV功率的季节性多模型。通过核密度估计拟合确定性预测误差以完成PV功率区间预测。通过与其他方法的比较验证了所提方法的有效性。
——文章发布于2019年5月15日
