时间序列预测法，股票大盘

Posted 2021-05-02 涨停板股市

平滑法:目的是"消除"时间序列的不规则成分所引起的随机波动,被称为平滑法。包括移动平均法和指数平滑法等。(多选) 平滑法适合于平稳时间序

光伏发电功率出力具有明显的间歇波动特性，大规模光伏发电接入会给电网安全稳定运行带来一定冲击。随着各地风电、光伏等可再生能源比例的增加，弃风、弃光现象进一步增加。

光伏发电功率预测是解决此问题的关键技术之一，开展光伏电站发电功率预测方法与系统研究具有重要的学术与应用价值。因此，如何准确的开展光伏电站的功率预测，近几年成为研究的热点，备受国内外学者青睐。

之前大家一直讨论，德国之所以能接纳峰值出力高达70%的光伏发电，而国内基本只能接纳30%以内。其中最重要的原因，就应归功于德国的光功率预测做的好，而国内这块才刚起步。目前，我也接触了多家有远见、有实力的企业正在布局全国范围内的光功率预测服务。

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光伏发电功率预测方法的分类

1）按时间尺度分

超短期预测（＜4 h)主要采用统计、物理混合方法，主要原则是根据地球同步卫星拍摄的卫星云图推测云层运动情况，预测到达地面的辐照强度，通过太阳辐照强度与功率转换效率模型，从而对功率进行预测。一般用于光伏发电控制、电能质量评估及光伏电站组件部分的研发设计等。

短期预测(＜48 h)主要以NWP（天气预报信息）数据为主，通过建立历史输入数据与历史输出功率的映射关系，进而获得光伏电站输出功率的预测值。一般用于电力系统的功率平衡和经济调度、日前发电计划制定、电力市场交易、暂态稳定评估等。

中长期预测(＞1周)主要用于系统的检修安排、发电量的预测等。

2）按预测方式分

直接预测：通过早8点～晚5点的输出功率曲线规律，直接对光伏电站的出力进行功率预测。

间接预测：先对太阳辐照量的预测，然后根据预测的太阳辐照量折算出光伏发电的出力。

3）按预测原理分

物理方法：将NWP数据作为输入，研究光伏发电设备特性(包括光伏组件、逆变器等)，建立光伏发电功率与NWP数据的对应数学模型，进一步对光伏发电功率进行预测的一种方法。物理方法的预测精度比统计方法略差，但优点在于该方法不需要大量历史数据的支持，适用于新建的光伏电站。