基于多元周期性网格与云模型混合通道的功率预测研究

摘要

随着新能源发电技术的广泛普及，功率预测已成为该领域不可或缺的研究方向.然而，传统预测方法在面对不同时间尺度及多元因素影响时，其新能源功率预测模型的动态性能表现出明显局限性，致使预测精度难以达到理想水平.针对该问题本研究提出一种结合多元周期性网格与云模型混合通道的功率预测技术研究，通过卡尔曼滤波器更新多元周期性网格，使其能实时适应复杂环境变化，精准捕捉时空动态特征，实现周期特征动态优化.同时，利用云模型混合通道的隶属度函数与概率修正优化，融合多尺度信息并动态调整.仿真结果表明，该方法有效提升了新能源功率预测在不同时空尺度下的准确性与稳定性，为新能源领域功率预测提供了更有效的解决方案.在光伏功率预测中具有显著的推广意义，为电力系统调度优化、负荷管理和智能化控制提供有力支持，对促进光伏电站稳定运行和推动绿色能源发展具有重要的应用价值.

关键词

新能源功率预测 / 多元周期性网格 / 卡尔曼滤波器 / 云模型混合通道