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Con la integracin a gran escala de las centrales fotovoltaicas distribuidas (DPV), la incertidumbre de la generacin fotovoltaica est influyendo intensamente en el funcionamiento seguro de los sistemas elctricos. Mejorar la capacidad de previsin de las centrales DPV se ha convertido en un problema de urgente solucin. Sin embargo, la mayora de las centrales DPV no son capaces de realizar previsiones de generacin por s mismas debido a las limitaciones del coste de inversin, las condiciones de almacenamiento de datos y la influencia del entorno del microscopio. Por lo tanto, este trabajo propone un mtodo de previsin maestro-esclavo para predecir la potencia de las centrales objetivo sin capacidad de previsin basndose en la potencia de las centrales DPV con sistema de previsin integral y en la correlacin espacial entre estos dos tipos de centrales. En primer lugar, se establece una biblioteca de patrones caractersticos de las centrales DPV con el algoritmo de agrupacin K-means teniendo en cuenta la diferencia horaria. A continuacin, se determina el patrn ms correlacionado espacialmente con la planta objetivo mediante la correspondencia en lnea. La relacin de mapeo de correlacin espacial correspondiente se obtiene mediante ajuste numrico utilizando la mquina de vectores de soporte de mnimos cuadrados (LS-SVM), y la previsin de generacin a corto plazo para las plantas objetivo se consigue con la previsin de las plantas de referencia y la relacin de mapeo. Los resultados de la simulacin demuestran que el mtodo propuesto puede mejorar la precisin global de la previsin en ms de un 52% para la prediccin univariante y en ms de un 22% para la prediccin multivariante, y obtener una previsin de generacin a corto plazo para las centrales DPV o DPV de nueva construccin con una inversin baja.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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