تنبؤ الإشعاع الشمسي بالساعة بناءً على آلة الدعم الشعاعي وتحليل خطأها

نظرًا لتقلب وعدم يقين قوة خرج الألواح الشمسية (PV)، قد يتعرض مشغلو الألواح الشمسية لعقوبات كبيرة في أسواق الطاقة المقبلة. وبالتالي، يلعب التنبؤ الدقيق بقوة خرج الألواح الشمسية دورًا مهمًا جدًا في سوق الطاقة. تقترح هذه الورقة خطة تنبؤ شمسية جديدة للتنبؤ بالإشعاع الشمسي لمدة ساعة واحدة بناءً على عوامل جوية متنوعة تشمل الغطاء السحابي وآلة الدعم الشعاعي (SVM). يتم تطبيق خوارزمية تجميع k-means لجمع البيانات الجوية وتصنيف جميع البيانات إلى ثلاث مجموعات بناءً على أنواع الطقس اليومية المماثلة. تُستخدم بيانات نفس المجموعة لرجوع SVM في مرحلة التدريب. نحن أيضًا نستكشف تحليل خطأ التنبؤ. يُظهر أنه يمكن تصنيف أخطاء التنبؤ بالإشعاع الشمسي لكل خطة تنبؤ على أنها ذات توزيع ليبتوكورتيك، ويقترح توزيع بموقع وقياس t كملاءمة لتوزيع أخطاء التنبؤ. بالإضافة إلى ذلك، تُقدّر سعات الطاقة والطاقة لنظام تخزين الطاقة (ESS)، الذي يمكن أن يمتص أخطاء التنبؤ، من دوال كثافة الاحتمال. تُظهر النتائج العددية أن خطة الانحدار SVM المقترحة تحسن بشكل كبير من دقة التنبؤ وتقلل من سعة تركيب ESS.